李林 科技日报记者 李禾
近日，中华医学会眼科分会眼整形眼眶病学组副组长李冬梅教授团队携手爱尔数字眼科研究所，在国际学术期刊《数字医学》（《NPJ digital medicine》）上发表了团队成果：眼睑肿物智能筛查小程序。这意味着AI技术在眼科医疗应用方面取得重大进展，为眼睑肿物的筛查与诊疗开辟了全新路径。
眼睑肿物是眼科常见病症，涵盖多种类型，其中既有色素痣、睑黄瘤等良性病变，也包括基底细胞癌、睑板腺癌等恶性肿瘤。眼睑肿物的早期发现、定期监测对患者至关重要。这项研究提供了一种基于深度学习识别眼睑肿物的手机应用程序，并在外部验证中表现优异，表明其具备在大规模筛查和临床初诊中的应用前景，能更好地提供外眼健康支持。
研究团队基于多种架构的智能眼睑肿瘤筛查应用程序，使用已有病理结果的外眼照片，开发了眼睑肿物筛查系统来识别眼睑肿物性质，其中包括皮脂腺癌、黑色素瘤、鳞状细胞癌、色素痣、囊肿、脂溢性角化病、黄色瘤等。
模型基于预处理的照片及病理结果进行开发，并将其转换为智能手机应用程序“眼睑肿物智能筛查”。研究团队共收集了1195张临床外眼照片用于建立模型，首先是基于YOLOv5架构建立单眼定位模型，再基于Efficient-Net架构建立三分类模型，即良性/恶性眼睑肿物或正常眼。
据测算，该模型的单眼三分类性能在外部验证中优于全科医生、住院医生和初级、中级眼整形医师。此外，“眼睑肿物智能筛查”应用程序具有简单的操作过程、友好的操作界面，还能给出建议诊疗方案、常见眼睑肿物的科普。“眼睑肿物智能筛查”为识别、区分眼睑肿物提供了初步证据，有可能为社区卫生保健人员、患者和专科医师提供检测和监测服务。
据介绍，该项成果在国际学术期刊的发布，展现了AI技术在眼科医疗领域的巨大潜力。该成果不仅是技术创新的结晶，也是产学研融合的典范，实现了学术与实践的紧密结合。
（受访者供图）
