百度智慧医疗携手中山眼科研发3D电子房角镜，成果首登眼科国际顶刊

今天是世界爱眼日。青光眼是世界排名第一位的不可逆致盲性疾病。据不完全统计，2020年全球共有青光眼患病人数8000万左右，因青光眼引起双眼失明者占全球盲人总数的50％。原发性闭角型青光眼在亚洲发病率更是远高于世界其他区域。如何用AI和新型影像技术替代房角镜进行青光眼检查是眼科人工智能领域的世界级难题。

房角镜检查是当前闭角型青光眼诊断的主要标准，但该检查主观性强、学习曲线长，且为接触性检查，非常依赖患者配合度。眼前节光学相干断层扫描（AS-OCT）是一种新颖的非接触式快速成像技术，可在0.2秒内完成单眼的眼前节3D静态成像，为房角的开闭检测提供足够的信息。

百度智慧医疗和中山眼科中心组成的联合科研团队深入研究进一步发现，传统房角镜可以通过按压实现动态观察房角是否粘连，而AS-OCT这一非接触成像技术无法实现按压动作，只能进行静态房角检查区分宽、窄房角，无法检查是否有周边虹膜前粘连，即无法为后续治疗提供全面的信息支持。

因此，联合科研团队提出用明暗环境下采集的3D AS-OCT图像，对出现的差异模拟按压下观察到的房角粘连状态变化，基于双分支深度学习框架，设计了新的损失函数，可同时监督静态形态和动态对比学习过程，实现了宽、窄房角的分类及房角粘连深度的识别。从临床应用角度而言，该技术有望代替传统接触式房角镜检查，被命名为“电子房角镜”。

图 百度智慧医疗-中山眼科中心联合科研团队将临床先验知识(A)与AI技术(B)结合发明电子房角镜

为了验证电子房角镜算法的临床效果，联合科研团队将电子房角镜系统分别在新加坡国立眼科中心及泰国朱拉隆功大学的外部数据上进行了国际多中心、多人种数据的效果验证，验证结果体现了该算法的高水平诊断性能（宽窄房角诊断AUC达0.943，房角粘连诊断AUC达0.902）。

眼科领域国际最高水平期刊《Ophthalmology》认可这一研究成果，收录了相关论文。《Ophthalmology》是美国眼科学会的官方期刊，该期刊对稿件的要求偏重临床，非常注重研究内容的创新性和临床指导意义。该期刊2020年录用了499篇文章，录用比例为14.8%（数据来源：https://journalinsights.elsevier.com/journals/0161-6420/acceptance_rate），最新影响因子为12.079，是公认的眼科学权威期刊。

这篇论文的发表是百度智慧医疗在眼科AI领域探索的一个里程碑，也体现了AI技术在医工结合应用中的一次成功。

图 电子房角镜论文被《Ophthalmology》收录

“电子房角镜”在近日举行的VALSE会议上首次公开亮相。百度智慧医疗科学家许言午教授介绍道，“该技术不但能快速区分宽角和窄角定性诊断青光眼类型，更能够识别周边虹膜前粘连的程度和范围，突破了闭角型青光眼辅助诊断的技术瓶颈。‘电子房角镜’避免了仪器与患者的接触，无需患者眼部麻醉，使检查更加安全高效”。

图 百度智慧医疗科学家许言午受邀在VALSE会议上作报告

许言午教授还强调，人工智能企业和医院长期陪伴式的合作研究模式对解决真实临床问题至关重要。

百度智慧医疗自成立以来一直保持与国内顶级眼科研究机构中山大学中山眼科中心张秀兰教授团队紧密合作，近3年来联合发表论文12篇，包括眼科临床领域顶刊Ophthalmology、医学图像处理领域顶级期刊Medical Image Analysis和IEEE Transactions on Medical Imaging、医学图像处理领域顶会MICCAI等。

在探索眼科领域产研结合的路上，百度智慧医疗还联手中山眼科中心在2018年推出了iChallenge系列国际眼科挑战赛，已连续举办6届，旨在提供优质标注眼科图像数据集，吸引更多研究者进入眼科影像人工智能领域，促进AI算法在医学图像分析和辅助诊断中的发展。双方还在2020年一起牵头发布了《眼底彩照标注与质量控制规范（T/CAQI 166-2020）》团体标准，极大程度规范当前眼底彩照标注质量参差不齐的现状。

目前，百度智慧医疗已与国内多家知名眼科医院合作，将眼底影像分析能力通过科研合作的形式，落地数十家基层医院，为基层群众提供专家级的医疗服务。百度灵医智惠希望通过领先的AI技术，使眼病患者得到尽早发现和有效治疗。