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深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可預(yù)測(cè)糖尿病視網(wǎng)膜病變發(fā)病進(jìn)程

糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR)是糖尿病最常見的微血管并發(fā)癥。該病初期癥狀隱匿,病情嚴(yán)重時(shí)可能導(dǎo)致永久性視力損傷甚至失明。由于不同患者病情進(jìn)展存在較大差異,每位糖尿病患者患DR的風(fēng)險(xiǎn)和時(shí)間難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。如何高效精準(zhǔn)診斷DR并評(píng)估其進(jìn)展風(fēng)險(xiǎn)一直是一大難點(diǎn)。

日前,上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第六人民醫(yī)院內(nèi)分泌代謝科、上海市糖尿病重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室教授賈偉平、李華婷團(tuán)隊(duì),清華大學(xué)副教務(wù)長(zhǎng)、醫(yī)學(xué)院主任黃天蔭團(tuán)隊(duì),上海交通大學(xué)電院計(jì)算機(jī)系和教育部人工智能重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室教授盛斌團(tuán)隊(duì),在國際上首創(chuàng)能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)DR進(jìn)展的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)DeepDR Plus。這項(xiàng)醫(yī)工交叉合作的研究成果,有望讓糖尿病患者只需站在一臺(tái)機(jī)器前拍張照片,就能精準(zhǔn)診斷DR嚴(yán)重程度,還能預(yù)測(cè)DR的發(fā)病進(jìn)程和進(jìn)展風(fēng)險(xiǎn)。相關(guān)成果在國際刊物《自然醫(yī)學(xué)》上發(fā)表。

早期篩查和干預(yù)對(duì)于DR的預(yù)防及管理至關(guān)重要。當(dāng)前,國內(nèi)和國際組織大多建議糖尿病患者每年進(jìn)行常規(guī)眼底攝片檢查,以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)視網(wǎng)膜病變并進(jìn)行干預(yù)。但糖尿病患者常規(guī)眼底攝片檢查的實(shí)施和普及困難重重。“由于眼底攝片設(shè)備匱乏、專業(yè)攝片人員稀缺、患者篩查依從性差等因素,DR的篩查普及率低,且攝片質(zhì)量難以保證。這導(dǎo)致相關(guān)病變的篩查和診斷精準(zhǔn)性較差,難以有效實(shí)現(xiàn)疾病防控。”盛斌說。

目前,以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)已被用于DR篩查。但基于眼底圖像來預(yù)測(cè)DR發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)技術(shù),在全球范圍內(nèi)仍待突破。研究團(tuán)隊(duì)介紹,在糖尿病等相關(guān)慢性病診療和管理的臨床實(shí)踐中,對(duì)糖尿病患者往往只會(huì)按照相對(duì)固定的時(shí)間間隔進(jìn)行篩查或隨訪,對(duì)并發(fā)癥的確切發(fā)生或進(jìn)展時(shí)間無法知曉。這也導(dǎo)致傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型無法實(shí)現(xiàn)疾病進(jìn)展時(shí)序軌跡的精準(zhǔn)建模,進(jìn)而無法預(yù)測(cè)個(gè)體的發(fā)病和病情進(jìn)展時(shí)間點(diǎn)。

針對(duì)上述困擾全球糖尿病管理的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸,團(tuán)隊(duì)首次基于大規(guī)模醫(yī)學(xué)影像縱向隊(duì)列,利用涵蓋多國多種族的超20萬名糖尿病患者的眼底圖像和臨床數(shù)據(jù),創(chuàng)新性地提出了深度學(xué)習(xí)框架,成功實(shí)現(xiàn)對(duì)DR進(jìn)展的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和時(shí)間預(yù)測(cè)。該研究成果可用于推薦個(gè)性化的DR篩查間隔和管理策略,并回答臨床醫(yī)生和患者共同面臨的兩大關(guān)鍵問題:患者應(yīng)什么時(shí)候轉(zhuǎn)診去眼科,以及患者的DR會(huì)有多嚴(yán)重。

研究首次實(shí)現(xiàn)了個(gè)體化DR風(fēng)險(xiǎn)和時(shí)間的預(yù)測(cè)。DeepDR Plus系統(tǒng)僅根據(jù)基線眼底圖像,就可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來5年患者DR進(jìn)展的個(gè)體化風(fēng)險(xiǎn)和時(shí)間,優(yōu)于傳統(tǒng)臨床參數(shù)模型。

盛斌介紹,研究團(tuán)隊(duì)從2013年起,就扎根于DR的人工智能診療這一國際前沿問題。從眼底血管特征自動(dòng)提取,到DR的自動(dòng)診斷,再到疾病風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)評(píng)估,團(tuán)隊(duì)相繼成功研制了兩代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),助力糖尿病全球防控。DeepDR Plus正是團(tuán)隊(duì)繼2021年成功完成DR輔助智能診斷系統(tǒng)DeepDR的研發(fā)之后,進(jìn)一步構(gòu)建的基于時(shí)序影像序列深度學(xué)習(xí)的糖尿病視網(wǎng)膜并發(fā)癥預(yù)警系統(tǒng)。

目前,通過將其應(yīng)用于中國和印度的真實(shí)臨床流程,研究團(tuán)隊(duì)證實(shí)該系統(tǒng)在大幅降低篩查頻率和公共衛(wèi)生成本的情況下,保持極低的漏診率。這一成果有望為未來糖尿病并發(fā)癥的防控實(shí)踐提供個(gè)性化篩查和管理決策的依據(jù),也將為推動(dòng)全球糖尿病并發(fā)癥的智能防控貢獻(xiàn)中國力量。

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