中山大学中山眼科中心9日发布消息称，该中心人工智能与大数据科基于10万余例超广域眼底彩照，研发出首个基于人工智能的眼病筛查指导系统。

中山大学中山眼科中心副主任林浩添介绍，该系统可自动快速筛查包括视网膜格子样变性、视网膜裂孔等多种眼底病变，并能根据病变的特征给予相应的医学指导，以预防病变的进展，尽可能挽救眼底病患者的视功能。最新研究成果发表于《自然》杂志的子刊《生物通信》。

传统散瞳眼底检查是窄域检查，众多早期发生在视网膜的病变未能被及时诊治，可导致视功能不可逆损害。而超广域眼底照相检查免散瞳，成像范围200°-240°是传统眼底照相（45度）范围的5倍以上，可以大幅度提升早期全周视网膜病变的诊出率。

眼底由视网膜、眼底血管、视神经乳头、视神经纤维、视网膜上的黄斑部，以及视网膜后的脉络膜等构成，这些部位的病变统称为眼底病。眼底病对人的危害主要是影响视觉能力，严重的可至盲。因此眼底检查十分重要，许多疾病都可以从眼底上反映出来。眼底的视网膜血管是人体中可看见的血管，医生把它当作了解其它脏器血管情况的窗口。因此，它的变化在一定程度上反映了一些器官的改变程度。

据悉，该系统可以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、玻璃膜疣、视网膜渗出等七种眼病，检测准确率达到96%以上，可以有效缓解眼底病检查医疗资源缺乏的现状。由于检查过程只需要1分钟左右的时间，此系统还可以应用于大规模人群的眼病筛查。

林浩添教授表示，如果视网膜脱离检查结果呈阳性，系统会自动给予体位指导，以延缓视网膜脱离的进展，降低手术并发症，改善患者的视力预后，而体位指导是普通基层医疗机构、体检中心很难能做到的服务。

另外，系统还可对图像进行实时、准确的监控，对于低质量图片，实时提醒操作者，以指导其重新获取高质量图片。林浩添教授称，如果超过3次拍摄图片质量仍不提高，则代表图片质量低有可能是眼前段屈光间质混浊造成，则自动给出转诊建议，行屈光间质状况检查。

“尽管超广域眼底彩照具有足够的视野范围，但是准确解读此眼底图像也需要眼科医生经过专业的培训和较长时间经验的积累。”林浩添表示，对于缺乏专业眼底病医生的医疗机构、体检中心，该系统可以高效、精确的方式在人群中进行眼底病筛查，为广大群众的眼健康保驾护航。