在手机看3分钟动画片 婴幼儿16种常见眼病可被查出

0-4岁婴幼儿处于视功能发育的关键时期。在这个阶段发生的眼病如果不能及时干预治疗，很可能导致患者长达几十年低视力甚至致盲，给家庭和社会带来沉重的负担。然而由于此年龄段婴幼儿尚无法配合现有视功能检查，据估计造成全国数十万婴幼儿因错过最佳诊断干预时机而终生低视力。

中山大学中山眼科中心林浩添教授团队联合全球多家医疗及研发机构进行医工交叉协同攻关，以智能手机为应用终端，研发全球首个婴幼儿视功能损伤手机智能筛查系统。这意味着未来通过手机就可对婴幼儿先天性白内障、先天性青光眼等16种眼病进行早筛，其准确率超85%，使婴幼儿眼病及时获得治疗。

研究成果“Early detection of visual impairment in young children using a smartphone-based deep learning system”于2023年1月26日在《Nature Medicine》（中科院一区，影响因子87.241）在线发表，为破解婴幼儿视功能损伤及相关眼病早期筛诊难题提供有效技术手段。

论文在Nature Medicine杂志在线发表页面

0-4婴幼儿眼病筛查 仅需看3分钟动画片

对婴幼儿进行视功能评估，早期发现眼部疾患引起的视功能损伤十分关键，却充满挑战。林浩添教授表示，由于婴幼儿无法说话，难以表达眼部不适，视功能损伤易被忽视或漏诊，因而容易错过最佳的治疗时机。其次，受限于认知水平，婴幼儿难以配合完成传统的眼部检查。此外，大部分检查手段对于技术人员的专业水平与设备要求高，筛查成本高，效能低，难以作为普筛技术手段普及。

因此，革新婴幼儿眼病检测及视功能损伤评估手段，开发便捷、有效的视功能损伤普筛技术十分关键。林浩添教授介绍，研发团队通过长期临床实践，发现了一批与婴幼儿视功能损伤高度相关的异常注视行为模式，并耗时8年，联合移动医疗及人工智能技术，完成了首个婴幼儿视功能损伤手机智能普筛系统。

该系统创新性地将智能手机转化为婴幼儿注视行为诱导及数据采集平台，通过播放一段3分钟的动画视频吸引婴幼儿保持注视，可以实现对婴幼儿注视习惯和行为模式的实时捕捉。

据林浩添教授介绍，研发团队采集来自3652名婴幼儿的超过2500万帧注视行为大数据，通过人工智能数据分析后台将对采集的高通量视频数据进行深度分析，早期预警异常注视行为，筛检婴幼儿视功能损伤及相关眼病，将极大降低婴幼儿视功能损伤早期筛诊的难度及成本。

可发现婴幼儿16种常见眼病 筛查准确率超85%

由于造成婴幼儿视功能损伤的病因与表现多样复杂，早期发现不同原因引起的视功能损伤十分重要，然而传统的检查手段难以实现多病种覆盖。

为解决这一难题，研究团队基于视频大数据，深度挖掘了不同眼病引起的婴幼儿视功能损伤的异常注视行为模态，并依托深度学习人工智能技术，林浩添教授介绍，目前该系统已实现了对先天性白内障、先天性上睑下垂、先天性青光眼、斜视、视网膜母细胞瘤等超16种婴幼儿常见致盲眼病引起视功能损伤的早期检测，平均筛查准确率超85%。这一成果将助力多种婴幼儿视功能损伤相关眼病的早期筛诊，有望降低儿保、社区、居家筛查等多场景中婴幼儿眼病筛诊的难度。

人工智能技术从实验室研发到现实应用场景的落地转化一直是困扰医学人工智能领域的难题。在本研究中，研发团队依托前瞻性的实验设计，采集来自真实世界的婴幼儿注视行为高通量数据进行系统研发，并设计了集婴幼儿行为诱导、数据采集、智能分析、结果反馈于一体的婴幼儿视功能损伤智能化筛查系统框架及一套稳定高效的人工智能算法模型，通过人脸关键点重建和噪音信号滤过等多种技术手段实时监控数据质量，最终保证系统在复杂的现实筛查场景中的稳定表现，适用于医院、社区、居家等多场景筛查。

同时，通过将前端系统便捷地部署在智能手机等移动终端，整个筛查方法成本低、效率高、效果好。系统在全国4家医疗机构参与的多中心外部验证中的筛查准确率超80%。同时，研究团队招募了120个家庭参与居家筛查，便捷的系统操作流程使得99%的家长都能顺利完成筛查试验，筛查准确率达85.9%。

据了解，团队目前已与粤省事等公众平台进行对接和部署，为婴幼儿视功能损伤及相关眼病的大规模筛查提供可行方案。

(本文图片由医院提供）