北京哪个医院治疗白癜风比较好 https://jbk.39.net/yiyuanzaixian/bjzkbdfyy/etbdf/ 前言
根据世界卫生组织《全球糖尿病报告》，目前全世界约有4.63亿人患有糖尿病，而我国糖尿病患者人数高达1.16亿人，居于全球首位，且大约有三分之一的糖尿病患者已经发展出现糖尿病视网膜病变。近年来，随着人工智能与医疗的融合发展，AI技术已经在糖尿病视网膜病变的早期病理筛查、病情预测和病理分析等各方面发挥了重要作用。
第31个联合国糖尿病日，本文将带您一起了解人工智能如何助力糖尿病视网膜病变筛查诊断。
什么是糖尿病视网膜病变
糖尿病视网膜病变（Diabeticretinopathy,DR）简称“糖网”，是因微血管病变导致的糖尿病主要综合症之一。目前，糖尿病视网膜病变患者可以通过接受激光手术治疗来防止视力进一步受损或失明，但当前的治疗方法并不能恢复患者已损伤的视力，因此糖尿病视网膜病变的早期筛查和干预至关重要。
AI助力糖尿病视网膜病变早期筛查
由专业医生进行全面的眼科检测是糖尿病视网膜病变诊断的的传统方法，然而中国糖尿病患者基数庞大，由专业眼科医生逐个筛查无疑是一项耗时耗力的巨大工程。随着人工智能技术的发展，运用机器学习和深度学习对眼底图像进行自动分类、实现糖尿病视网膜病变诊断的技术应运而生。
计算机辅助诊断工具能大幅减轻眼科医生进行糖网筛查的工作负担，同时也能提高眼底图像的分级准确度[1,2]。一个典型的例子是Google开发的基于深度学习算法的诊断系统[3]。该系统采用了Inception卷积神经网络架构，其不仅具有极高的特异性和敏感性，同时还具备纯人工筛查不具备的优点，包括获得诊断结果的快速性，以及解释的一致性（对同一张眼底图像的评价结果总是一致的，而不是凭借经验）。它还可通过对模型的调整，改变模型的敏感性和特异性，满足特定临床环境的要求。
图1.正常眼底和不同程度病变眼底对比（来自EyePACS数据集）
然而，单凭计算机判别无法做到%的准确率，完全依赖计算机可能导致致命的诊断错误。对此，年波尔图大学工程医院等机构发表了名为“DR
GRADUATE”的计算机辅助诊断系统[4]，该系统同样依赖于大数据训练的深度神经网络，它能够对每一张眼底图像给出R0-R4的病变评级结果，并且评估每个结果的不确定性。如果不确定性很小，可以直接采用计算机给出的评级结果；反之，则可能需要重新进行人工诊断。
图2.DR
GRADUATE采用的深度神经网络架构
样本的长尾分布是眼底病变筛查中广泛存在的问题，它是指不同类型病变样本都只占总样本的很小部分，而大部分都是无病变样本的情况。类别的极端不平衡对机器学习分类的准确性造成了巨大的影响。年南开大学针对此问题发表了深度模型CABNet[5]，该模型采用了一种模仿人类认知注意力的注意力机制[6]。CAB模块主要聚焦于类别注意力，并对深度图像处理常采用的通道注意力和空间注意力进行补充，进一步提高模型在不平衡数据上开展眼底病变评级任务的性能表现。
图3.不采用注意力机制的backbone网络和CABNet网络的热图（heatmap）对比
AI在糖网筛查领域的产业化应用
在美国，IDx公司的IDx-DR成为世界上首个获批用于糖尿病视网膜病变诊断的自主式人工智能诊疗设备，对患有糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的患者来说，它可以在无专业医生协助的情况下解读患者视网膜照片图像，实现对糖尿病视网膜病变患者的诊断、提高问诊的效率、进而有效减轻医疗资源压力。
图4.患者借助IDx-DR进行诊疗
在中国，杭州卫计委于年就率先启动糖尿病视网膜病变筛查项目，引入了基于人工智能辅助诊断的便携式眼底照相机，以解决基层专业医疗资源缺乏的问题。在硬件产业方面，国内已有多家专注于眼科领域的初创企业推出了一系列利用人工智能图像识别技术进行糖网筛查的产品，未来将会有越来越多的人工智能医疗相关的产品进入市场，为更多患者带来疾病治愈的希望。
图5.便携式眼底照相机和台式眼底照相机
软件产业方面，年8月我国首批基于深度学习技术的糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件获批上市。“糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件”和“糖尿病视网膜病变分析软件”的上市意味着越来越多的AI医疗器械产品性能将逐渐趋于稳定，可以满足市场的要求，标志着我国医疗器械开启人工智能时代。
在不久的将来，迎合数据多元化及多样化的潮流，新型的人工智能软硬件将逐步应用在糖尿病检测、预防、诊治、康复等领域中，在此基础上，为更多糖尿病患者带来治愈的可能、并进一步为中国的医疗事业贡献力量。
引用文献
[1]Alyoubi,W.L.,Shalash,W.M.,Abulkhair,M.F.().Diabeticretinopathydetectionthroughdeeplearningtechniques:Areview.InformaticsinMedicineUnlocked,20,377.
[2]Asiri,N.,Hussain,M.,AlAdel,F.,Alzaidi,N.().Deeplearningbased
