眼底病变有几种包括哪些（全球首创只需1分钟）

眼底病变有几种包括哪些（全球首创只需1分钟）【记者】黄锦辉老百姓何时能享受到这一“黑科技”？林浩添说，目前，这一技术正处于临床试验阶段，初步效果非常理想，在完成技术转化事宜后，尽快把研究成果推广，让更多人受益。“患者只需凑在机器前，按流程操作，完成一次眼底照片拍摄，人工智能即可对图片进行分析，检查是否出现眼底病变。”中山大学中山眼科中心副主任林浩添表示，目前，这一系统精确检测视网膜格子样变性、视网膜裂孔、视网膜脱离、视网膜出血、青光眼等七种眼底病变，检测准确率达到98%以上。这一套系统能力远超乎想象。林浩添表示，系统不仅能解读眼底图像，而且自动标出病变部位，帮助医生解读报告。比如，若患者存在视网膜脱离，系统会自动给予体位指导，延缓视网膜脱离的进展。而这恰好是普通基层医疗机构、体检中心难以开展的服务。人工智能系统的高准确率背后是高质量的图片数据。林浩添表示，团队研发了超广域眼底图像质量监控的人工智能系统，可对图像进行实时、准确的监控，

如何才能提高眼底病变的早期筛查率和准确率？1月9日，中山大学中山眼科中心人工智能与大数据科研发出全球首个超广域人工智能眼病筛查指导系统，患者在1分钟内可自动快速筛查7种眼底病变，并根据病变的特征给予医学指导，预防病变的进展，准确率达98%以上。昨晚，这一最新研究成果发表于《自然》杂志的子刊《生物通信》。

在日常生活中，传统散瞳眼底检查不仅耗时耗力，而且需要经验丰富的医生才能作出较准确诊断。然而，目前中国缺乏眼底疾病医生，不少患者因为没有接受早期全眼底的筛查，等到症状发生时，已造成视力视功能不可逆的损伤。

这些年来，人工智能的诞生为眼底筛查提供了一种解题思路。然而，现有的智能系统照相范围局限，准确率也有待进一步提升。

为了改善现有系统的弊端，中山大学中山眼科中心人工智能与大数据科以超广域眼底图像为基础，整合近10万张超广域眼底彩照数据，开发超广域人工智能系统。目前，这一系统的成像范围为200°~240°，是传统照相范围的5倍以上，可大幅度提升早期视网膜病变的诊断率。

“患者只需凑在机器前，按流程操作，完成一次眼底照片拍摄，人工智能即可对图片进行分析，检查是否出现眼底病变。”中山大学中山眼科中心副主任林浩添表示，目前，这一系统精确检测视网膜格子样变性、视网膜裂孔、视网膜脱离、视网膜出血、青光眼等七种眼底病变，检测准确率达到98%以上。

这一套系统能力远超乎想象。林浩添表示，系统不仅能解读眼底图像，而且自动标出病变部位，帮助医生解读报告。比如，若患者存在视网膜脱离，系统会自动给予体位指导，延缓视网膜脱离的进展。而这恰好是普通基层医疗机构、体检中心难以开展的服务。

人工智能系统的高准确率背后是高质量的图片数据。林浩添表示，团队研发了超广域眼底图像质量监控的人工智能系统，可对图像进行实时、准确的监控，对于低质量图片，将实时提醒操作者，指导他们重新获取高质量图片。如果超过3次拍摄图片质量仍不提高，意味着检查者眼前段可能有屈光间质混浊，系统就会自动给出转诊建议，让病人到医院进行屈光间质状况的检查。

老百姓何时能享受到这一“黑科技”？林浩添说，目前，这一技术正处于临床试验阶段，初步效果非常理想，在完成技术转化事宜后，尽快把研究成果推广，让更多人受益。

【记者】黄锦辉

【通讯员】邰梦云

【作者】 黄锦辉

【来源】 广东健康头条南方号