《柳叶刀》刊发中国视网膜AI真实世界研究

AI技术正带给医疗领域诸多难题和更多惊喜。

7月28日，第23届中国科学技术协年会闭幕式上，中国科协发布了2021年度十大工程技术难题——从472个问题难题中选出10个，“如何利用AI实现医疗影像多病种识别并进行辅助诊疗”赫然在列。

巧合的是，就在评选发布的前一天，国际顶级医学期刊《柳叶刀·数字健康》（TheLancet Digital Health）杂志（SCI影响因子24．519）发表了一项来自中国，关于“AI视网膜多病种辅助诊断系统”的真实世界研究。这项研究建立在多达26万样本量的基础之上，验证了AI系统在识别14种常见眼底异常的表现上，平均AUC达到0．968，足以媲美相关领域的专家。

这套系统来自鹰瞳Airdoc，他们为自己的系统起了一个简单而富有深意的名字：CARE。

“care在英语中本身有关怀、治疗的意思，而在这里，它还是Comprehensive Artificial intelligence Retinal Expert（综合人工智能视网膜专家）的缩写。”鹰瞳Airdoc首席医学官陈羽中说。

鹰瞳Airdoc成立于2015年，3年后，他们获得了国家药监局颁发的首张眼科AI软件第三类医疗器械证书，由此展开了AI视网膜辅助诊断系统在医疗机构的广泛应用。如今，鹰瞳Airdoc正致力于通过视网膜影像、多模态数据分析，以及AI深度学习算法，在医疗大健康场景中实现对慢病准确、大规模的无创诊断和相关健康风险的评估。

这项登上柳叶刀的研究由鹰瞳Airdoc和广州中山大学中山眼科中心联合开展，是首个眼科全国性临床真实世界研究。研究囊括的26万张视网膜图像来自全国28个省市，共51家医疗机构。CARE可识别的14种常见眼底异常包括糖尿病、高血压等全身性疾病，以及青光眼、病理性近视、视网膜静脉阻塞、视网膜脱离等12种威胁视力的异常眼部表现。

广州中山大学中山眼科中心领衔的16家医疗和科研机构对该系统进行了验证与分析，其中不乏北京同仁医院、上海五官科医院、北京大学人民医院和山东大学齐鲁医院等多家知名三甲医院。验证分析的结果显示：CARE平均0．968的AUC背后，最高的准确率出自地图状萎缩诊断，AUC达0．999；AUC最低的高血压眼底病变也有0．861，这是14种常见眼底异常表现中唯一AUC低于0．930的一项。

“这一数据令CARE的表现比传统单疾病标签模型的AUC提升了20％左右，要知道，即便是最好的专家，准确率也就在这一范围上下。” 陈羽中介绍说。

事实上，陈羽中的结论并非单纯来自他几十年医院工作的经验。在《柳叶刀》上发布的研究成果中，他们刻意安排了9位不同地区的眼科医生和4组不同年资的眼科医生与CARE进行对照。发现不同眼科医生对眼底病变识别的灵敏度差异很大，在这场人机对弈中，人类专家0．500－0．929的AUC范围让AI更稳定的优势得以展现。

而AI带来的惊喜还不止于此。

陈羽中向亿欧大健康分享了一项研究报告外更有趣的数据：他们在实验中发现，CARE在测试男女性别上达到了惊人的100％准确率——即便包括鹰瞳Airdoc自己的数据在内，样本量达到百万级之后结果仍是如此。

“且先不考虑是否有商业价值，首先我们要看到这是一个技术的突破。” 医学发展至今，人类专家从未通过眼底去分辨性别。这在陈羽中看来，意味着AI突破了人类为它们所圈定的边界。

目前人类已知与眼底视网膜相关的疾病有1000余种，其中常见病约200余种。在这当中，据陈羽中介绍，包含真实研究中的14项病种在内，CARE当下在拓展的覆盖了55种。“我们当然会继续在这一‘界内’继续‘拔草’。但‘界外’的部分也有非凡的意义。”他说。

从AI视网膜多病种辅助诊断的应用和落地来看，在人们最初的设想中，很大程度上希望AI解决的是该领域内的医患失衡问题。鹰瞳Airdoc给出了一组数据：我国有心血管疾病患者2．9亿、糖尿病患者1．16亿、高血压患者2．45亿。这些疾病都会引发眼底异常，可通过AI进行早筛和辅助诊断。但与之相对，全国只有3．6万眼科医生，人们期待AI的出现可以有效弥补这一悬殊的对比。

而AI在辨识性别上表现出的极高准确率则像是一份意外之喜。进行分析后，研究团队发现，AI分析性别的基础源于对人类眼底中黄斑的观测。“这是眼科医生们所无法理解的，”陈羽中笑着说，“我们也无法理解。”

同多数AI一样，CARE的黑匣隐藏了它看黄斑辨男女背后的逻辑，但100％的准确率却有着不容忽视的说服力。一位来自北大健康研究院的教授对此的评论是＂推开了一个未知世界的窗口。＂陈羽中说：“这是人类未知的领域，这意味着即使未来眼底病专家的配备极为充足，我们仍然可以活得很好，因为AI可以干人类专家干不了的事。”

而回到落地层面，如果说辨别男女还面临着商业化的大山，那么同属“界外”又有着更好商业化前景的则是贫血。

有数据表明，在我国城市中，每5名女性就有1名女性有贫血风险；在一些地方，贫血还是婴幼儿的强检项目。当下，贫血的主要检测手段是血常规，医生通过血红蛋白的指标进行直观判断，而过去在临床上从不曾有医生通过视网膜来检测贫血。显然，保证准确率的前提下，快捷、无创的眼底筛查将被更多人所青睐。这是可预见范围内，AI将带来的又一个＂礼物＂。

经历了被称为“中国AI元年”的2020年之后，AI+医疗赛道仿佛进入了下半场，赛道上的玩家动作频频。科亚方舟、推想医疗赴港上市；深睿医疗收购依图医疗；英矽智能两度发现新药；晶泰科技完成4亿美元的D轮融资……鹰瞳Airdoc也是其中一员。在这项真实世界的研究公布之前，他们也已经在6月向港交所递交了招股说明书，立志奔向更大的资本市场。

而如同此次鹰瞳Airdoc的真实世界研究一般，人们也期待着未来AI能完成更大的突破，为人类带来更多的惊喜。就像美国威斯康星大学影像诊断中心主任对这次研究的评价：“这项研究标志着医学人工智能研究迈向了正确的发展方向。” ——Amitha Domalpally

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