中國智能眼科發展和研究現狀之我見

龔 迪,李王婷,李小萌,萬 程,周永進,許言午,張少沖,楊衛華

0 引言

隨著科技的飛速發展和醫療領域的不斷創新,智能眼科作為醫學領域的新興力量,正迅速崛起并深刻改變著眼科醫療的面貌。智能眼科這一領域的興起,既源于中國醫學科研的創新活力和智能眼科專家的齊心協力,也受益于龐大的患者基數積累的海量眼科醫學數據以及強大的軟硬件智能技術支持。

本論文將深入探討中國智能眼科的發展歷程、關鍵技術創新、臨床應用現狀、標準與規范的制定、學術交流平臺的構建,以及政策與支持的方向。通過對這一新興領域的綜合分析,我們期望能夠更全面地理解智能眼科對眼科醫療所帶來的深遠影響,并為未來該領域的發展提供有益的借鑒和啟示。

1 智能眼科的概念及內涵

“智能眼科(intelligent ophthalmology)”是智能技術與眼科領域的深度融合和應用,這一概念最早由湖州師范學院醫學人工智能重點實驗室楊衛華等人于2017年提出,并在籌備中國醫藥教育協會智能眼科學組(以下簡稱:智能眼科學組)期間不斷豐富和擴充了其內涵[1]?！爸悄苎劭啤焙诵睦砟钍菍ㄈ斯ぶ悄芗夹g在內的一系列智能技術與眼科醫學相結合,融合先進的智能技術,推動眼科疾病篩查、診斷、治療、監測和預測的不斷提升,為眼病患者提供更準確、更快速、更全面且個性化的醫療服務。

智能眼科的內涵是通過計算機視覺、大數據分析、機器學習、虛擬現實、可穿戴設備、5G等新一代信息技術,對眼部影像學數據如眼底彩照(color fundus photography,CFP)、光學相干斷層掃描(optical coherence tomography,OCT)、眼前段圖像、角膜地形圖、視野檢查等進行綜合分析,同時可以結合其他相關結構化醫療數據,以揭示眼科疾病的發展規律[2-4]。

總體而言,智能眼科旨在借助先進的智能科技手段,加強對全生命周期眼科健康的各個方面的管理,為患者提供更好的醫療體驗和更優越的健康保障。

2 中國智能眼科的誕生與爆發

智能眼科技術來源于醫療機構和智能技術人員的合作,這是由于該技術對優質眼科醫療數據和對提供數據標注的專業眼科專家團隊的依賴,以及科學家們致力于改善眼科診療狀況的決心所決定的。自2017年開始,智能眼科領域的研究爆發開始了,涌現出許多卓越的智能眼科技術成果,至今保持著每年研究數量大幅增多的趨勢。2017年,中山大學中山眼科中心(Zhongshan Ophthalmic Center,ZOC)林浩添團隊研發了先天性白內障人工智能診療決策平臺CC-Cruiser,標志著中國智能眼科當前這一階段爆發的開始。該智能眼科技術可用于先天性白內障的診斷、風險評估和提供治療建議,并在NatureBiomedicalEngineering上以“前途遠大的機器學習”為題作為封面文章,成為當期的精選新聞[5]。

2018年,何明光團隊運用10萬余張眼底圖像成功訓練出自動篩查威脅視力的糖尿病性視網膜病變(diabetic retinopathy,DR)的技術,其診斷準確率高達95.5%,相關研究發表于DiabetesCare,并受到國際同行的高度認可[6]。2019年,林浩添團隊研發了超廣域眼底照相人工智能系統[7],ZOC張秀蘭團隊推出了首個青光眼人工智能手機應用IGlaucoma[8],楊衛華團隊研發了針對中心性漿液性脈絡膜視網膜病變的智能診療技術等[9-10]。2022年,首都醫科大學附屬北京同仁醫院魏文斌團隊開發了可識別多種疾病的視網膜人工智能診斷系統(retinal artificial intelligence diagnosis system,RAIDS)[11],澳門科技大學張康聯合張秀蘭共同研發了基于眼底彩照預測青光眼的發病和進展的深度學習系統[12]。2023年,林浩添團隊使用晶狀體照片開發LensAge指數作為基于深度學習的生物年齡,用于自我監測與年齡相關的疾病和死亡風險,成果發表于NatureCommunications[13]。這些技術在特異度、敏感度、穩定性等多個方面超越了人類專家,為早期大規模篩查致盲眼病和精準診斷疑難眼病提供了可能性。

中國智能眼科技術在醫療機構的臨床實踐工作中展現了強大的發展勢頭,這些技術的成功應用使得智能眼科技術逐漸融入眼科臨床實踐,尤其是為基層眼科和人群篩查提供了新的解決方案。

3 中國智能眼科的技術轉化

智能眼科在眼科公共衛生與大眾眼健康管理方面展現出巨大的價值和潛力。為了將這些先進技術應用于臨床實踐,許多研發團隊積極主導應用開發和臨床測試,并與企業單位展開合作,推動智能眼科領域的產品化轉化。與此同時,國家藥品監督管理局(以下簡稱:藥監局)高度重視AI醫療器械的科學監管和產業發展,在產品分類、標準制定、產品審評等方面給予了大力支持[14]。

在大量爆發式增長的眼科人工智能應用當中,DR智能診斷技術首先得到了市場認可[15]。為了建立AI輔助眼科疾病篩查的統一標準,推動AI診斷系統的臨床實踐應用,提升我國基于AI技術的眼科疾病診療水平。2019-08,袁進牽頭智能眼科學組起草并通過了《基于眼底照相的糖尿病視網膜病變人工智能篩查系統應用指南》[16]。2020-08-10,深圳硅基智能科技有限公司的“糖尿病視網膜病變眼底圖像輔助診斷軟件”、上海鷹瞳醫療科技有限公司(Airdoc)的“糖尿病視網膜病變眼底圖像輔助診斷軟件”通過了國家藥監局批準,并獲得三類證[17]。2022-08-19,北京康夫子健康技術有限公司“眼底病變眼底圖像輔助診斷軟件”正式獲批全國首張多病種AI三類證,也是全國首張青光眼AI三類證[18-19]。2022-09,由百度智慧醫療許言午牽頭中華醫學會眼科學分會眼底病學組、人工智能研發應用專家指導組,起草并發布了《面向基層的人工智能眼底彩色照相黃斑區域病變體征篩查系統規范化設計及應用指南》[20]。這些里程碑不僅標志著中國智能眼科技術商業化轉化階段的開啟,同時也意味著相關疾病領域的標準數據集和臨床試驗標準逐漸趨于完善。

同時,眼科專家們也從醫療安全和臨床需求的角度對智能眼科技術進行了廣泛探索。2019年,林浩添團隊率先開設全球首個人工智能眼科門診,與全國5家不同地區、不同級別醫院的眼科門診合作完成了CC-Cruiser多中心隨機對照臨床研究,驗證了CC-Cruiser在真實世界臨床實踐中的有效性和可行性,成果發表于EClinicalMedicine[21]。2021年,林浩添團隊與Airdoc、廣東省醫療器械質量監督檢驗所等18家機構聯合完成了全球首個眼科多病種人工智能真實世界研究,成果發表于國際頂級期刊TheLancetDigitalHealth[7]。

這些商業化轉化標志著中國智能眼科技術在醫療領域取得了顯著進展研究,同時也佐證了智能眼科產品的安全性和有效性,為更多智能眼科技術的實際應用和轉化提供了成功范例。

4 中國智能眼科臨床應用標準的建立

不同于傳統的醫療器械,智能眼科領域的商業化轉化涉及從“科研成果”到“商業產品”的過程,其中重新建立臨床應用標準和完善審批流程至關重要。早在2018年初,中國食品藥品檢定研究院就啟動了醫療人工智能產品的質量評價與研究工作。通過借鑒國內外智能眼科研發與轉化的經驗,結合《醫療器械軟件注冊技術審查指導原則》《移動醫療器械注冊技術指導原則》《醫療器械網絡安全注冊技術審查指導原則》三項原則,中國食品藥品檢定研究院建成了包含6 327例數據的彩色眼底圖像標準數據集,這也是中國最早的醫學人工智能測評標準數據集。

針對國際上智能眼科臨床研究方法、技術評價和產業規范缺乏標準化的問題,中國醫藥教育協會眼科影像與智能醫療分會和智能醫學專業委員會主導、回顧和總結了國內外智能眼科相關研究,撰寫并發布了多項臨床標準。2021-09,由張秀蘭、許言午、楊衛華共同牽頭,聯合ZOC、廣東省醫療器械質量監督檢驗所、中國信息通信研究院、南方科技大學、深圳市眼科醫院等27家單位,共同參與制定我國首個關于眼底彩照數據質量控制規范團體標準——《眼底彩照標注與質量控制規范(T/CAQI 166-2020)》,并在中華醫學會旗下《中華實驗眼科雜志》和英文期刊IntelligentMedicine發表[22-23]。此外,還有2022-12出版的第一項整理可公開獲得的眼科圖像數據庫的指南——《全球眼科圖像公開數據庫使用指南(2022)》[24],2023-07發表的第一部關于眼科人工智能臨床研究評價的指南——《眼科人工智能臨床應用倫理專家共識(2023)》[25]《眼科人工智能臨床研究評價指南(2023)》[2-3]《人工智能在眼前節疾病診斷中的應用指南(2023)》[26]《人工智能輔助診斷早產兒視網膜病變應用指南(2023)》[27]《人工智能在甲狀腺相關性眼病中的應用指南(2023)》[28]等智能眼科系列指南。這些指南為智能眼科的臨床研究人員提供了指導和規范,并推動了智能眼科臨床研究的評價向著規范化和標準化方向發展。

由此可見,中國智能眼科研究人員不斷致力于建立和完善相關的臨床應用標準,這些標準和指南的制定為智能眼科領域的臨床轉化提供了有力的支持,為其安全、高效、規范的應用提供了明確的指導,也為國際合作和技術交流提供了范本。

5 中國智能眼科的學術交流平臺

當前,我國已構建了多層次、多領域的智能眼科學術交流平臺,為學術界提供了豐富的合作與探討空間。這些平臺不僅加強了國內外專家之間的交流,也促進了科研成果的共享和技術的創新。

2018-08,浙江省數理醫學學會、湖州市第一人民醫院在浙江省湖州市成功主辦了國內首次智能眼科峰會“2018年智能眼科論壇”,正式搭建了國內智能眼科交流的重要平臺。該論壇的召開隨即引起了業內積極的反響,紛紛敦促智能眼科學組早日成立。2018-10,在中國醫藥教育協會智能醫學專委會的大力支持下,決定由ZOC、湖州師范學院醫學人工智能重點實驗室牽頭組建智能眼科學組,學組集合了國內從事智能眼科研究行業精英并成功召開第一屆全國眼科人工智能大會[29]。這一大型學術會議每年召開一次,是推動智能眼科的前沿知識和技術交流最重要的學術盛會之一。隨后,各級智能眼科論壇呈百花齊放、百家爭鳴之態。2022-01,蘇州大學牽頭舉辦了首屆國際眼科人工智能高峰論壇;2023-05,首屆中國-新加坡眼科人工智能創新論壇于北京首鋼園隆重舉辦;一些大學、醫療機構和研究機構也定期舉辦智能眼科的學術研討會和論壇。這些論壇邀請了來自國內外的多位知名教授、學者,涵蓋了眼科與人工智能創新的發展趨勢和挑戰,為參會者提供了一個深入了解、廣泛交流、互相學習、尋求合作的平臺。

此外,在論文發表方面,《中華眼科雜志》《中華實驗眼科雜志》《中華眼底病雜志》《國際眼科雜志》《醫學影像及計算機輔助診斷》、IEEETransactionsonMedicalImaging等多個國內外學術期刊和學術會議也為智能眼科研究提供了發表平臺,目前已發表了大量智能眼科研究型論著、綜述等論文[30-37]。其中,《國際眼科雜志》設立了專門的“智能眼科”專欄,作為固定欄目長期接受智能眼科相關論文的投稿[38]。2023-02 SCIE期刊InternationalJournalofOphthalmology(IJO)也正式設立了“Intelligent Ophthalmology”專欄,作為固定欄目長期接受智能眼科相關論文的投稿,為國內外學術界提供了一個更大的展示和交流智能眼科研究成果的平臺[3,39-41]。

這些學術交流平臺的建設不僅促進了學科內的深入合作,也為智能眼科領域的跨學科研究和應用提供了重要支持。通過這些平臺,不但內地與港澳臺在眼科的臨床與科研合作日漸緊密,而越來越多的國際合作也使得各方能夠借鑒全球最先進的眼科技術和治療經驗,領域內智能眼科專業人士共同分享知識,探討未來發展方向,推動了中國智能眼科的不斷創新和進步。

6 公共政策與支持

為推動健康中國建設、提高人民健康水平,中共中央、國務院于2016-10-25正式印發并實施了《“健康中國2030”規劃綱要》(國發[2016]77號)[42]。該綱要在優化我國醫療衛生改革頂層設計方面明確提出了戰略目標,為數字健康和智能醫療的發展提供了重要推動力。

同時,我國在醫學大數據管理、共享和應用方面也采取了積極的公共政策和支持措施,以推動科技創新、促進醫學數據共享,并保障相關領域的合法權益。其中包括于2021年實施的《中華人民共和國民法典》(簡稱《民法典》)以及《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》等法規,為醫學數據共享應用提供了法律依據,規范了數據安全和個體權益保護[43]。

由此可見,我國通過多層次的法規制度和全方位的政策支持,為醫學數據治理和智能眼科的發展奠定了堅實基礎,并為其未來提供了積極的發展環境。

7 未來挑戰和解決方案

雖然當前智能眼科的快速發展已經取得了顯著的成就,但也面臨著一系列挑戰,需要采取有效的解決方案以推動其可持續發展。

在技術方面,數據隱私和安全性問題凸顯為一個主要挑戰。隨著醫學數據的急劇增加,確?；颊咝畔⒌碾[私和數據的安全性成為至關重要的問題。解決這一問題的途徑包括建立更為健全的數據加密和安全傳輸機制,制定明確的數據共享標準,以及進一步強化法規和監管來確?；颊唠[私得到充分保護。因此,醫療法規的滯后也是一個亟待解決的問題。針對智能眼科的快速發展,醫療法規需要保持與時俱進,建立更為高效的審批流程,同時制定明確的技術標準,以確保新技術的質量和安全性[25,44]。

人才短缺也是智能眼科發展過程中的一個潛在問題。由于該領域需要跨學科的專業人才,包括醫生、工程師和數據科學家等,因此應當加強相關領域的培訓計劃,以及鼓勵更多的跨學科研究。同時可在大學本科、研究生專業培養方向中設立“智能醫學”專業方向,采取“醫+工、醫+理、醫+文結合的跨學科聯合培養”模式,以加快智能醫療人才培養。

另外,醫患溝通和患者對新技術的接受度也是需要關注的問題,未來應積極倡導患者參與醫療決策,這有助于提高智能眼科技術的實際應用和接受度[43,45]。

因此,未來智能眼科的發展需要從多個角度進行努力,包括技術創新、法規制度、人才培養、國際學術交流和患者教育等方面的全面支持。通過積極應對這些挑戰,智能眼科技術有望更好地服務于眼科醫療,為患者提供更準確、更快速、更全面且個性化的醫療體驗。

8 思考與展望

中國智能眼科的崛起標志著醫療領域的一場變革,其取得的顯著進展和國家政策的有力支持使其在全球范圍內處于領先地位。然而,隨著技術的深入發展,一系列挑戰和問題也逐漸浮現,需要全面思考和解決:(1)盡管中國在智能眼科領域的研發方面取得了顯著的成果,但仍然存在算法原創性不足的問題。在技術創新的道路上,加強算法的原創性研究,提高技術的核心競爭力是未來發展的重要方向。此外,臨床安全、數據質量和算法結果的可解釋性等方面的挑戰也亟待解決。在將智能眼科技術引入實際應用中,確保其在臨床環境中的安全性和穩定性是必不可少的。(2)智能眼科在實踐中遇到的醫學倫理和法律問題也不容忽視[46]。隨著技術的不斷發展,相關法規和倫理框架需要及時跟進,以確?；颊叩臋嘁娴玫匠浞直Ｗo。此外,提高算法結果的可解釋性,使醫療從業者和患者能夠理解技術的運作機制,有助于消除潛在的疑慮和不信任,提升技術在醫學實踐中的可接受性。

DR眼底圖像輔助診斷軟件是眼科領域獲得醫療器械三類證的企業數量最多的輔助診斷軟件。盡管DR智能篩診系統已經在基層眼科及人群普篩中展示了潛在的應用前景,但在國內相關臨床篩查指南中尚未被充分納入,加上其他收費政策、患者接受度等客觀限制因素,其大規模落地應用仍然舉步維艱,表明了智能眼科研究成果向臨床商業實踐轉化的困難。此問題需要深入研究,通過與醫學界及衛生管理部門的緊密協作,促進智能眼科技術在衛生醫療領域更為順暢的實施。

總體而言,盡管中國的智能眼科發展已經取得了顯著的進展,但仍需要在科技研發、法規倫理、臨床實踐等多個方面進行全面而深入的努力。未來,隨著智能眼科研究應用的不斷完善和社會認知的提升,相信中國的智能眼科將迎來更廣闊的發展前景,為眼科醫療領域帶來更多創新和便利。

9 局限性

本文仍存在一些局限性:(1)由于受到可獲得的文獻和資料的限制,可能未能涵蓋領域內所有最新的研究和進展;(2)由于研究篇幅有限,對于一些細節和特定方面的討論可能較為精簡;(3)本文缺乏對中國智能眼科領域內不同地區和機構之間差異的深入考察。這些局限性影響了本文對中國智能眼科全貌的完整把握,未來可在這些方面展開更為詳盡的探討。