近日，比格威联合上海市第十人民医院眼科专家 彭清主任、高鹏主任 发表论文至知名期刊Frontiers in Cell and Development Biology上( 影响因子: 6.081 )。此项研究验证了比格威眼科AI在社区眼病筛查中的可行性和有效性。
年龄相关性黄斑变性（AMD）、糖尿病视网膜病变（DR）、高度近视以及黄斑前膜、黄斑裂孔等黄斑部疾病，是视力损失的重要因素。这些眼病的早期诊断和及时治疗，对于达到最佳的视力预后效果是非常关键的。因此，基层医院的筛查和社区筛查有着重要意义。
近年来，对于基层社区医院资深眼科医师短缺和筛查需求旺盛的矛盾，以及在筛查过程中也发现了一些缺陷，比格威医疗科技基于 光学相干断层扫描仪BV1000 进行眼底成像，并运用AI算法进行眼底尤其是黄斑区域附近的视网膜层进行分析，检测多种视网膜疾病，可以显著提高基层社区医院的眼病筛查能力。
摘要
目的：
评估人工智能（AI）辅助光学相干断层扫描（OCT）在社区筛查中自动检测15种视网膜疾病的准确性和可行性。
研究方法和讨论：
2021 年 9 月至 2021 年 12 月，来自 4 个社区的 477 名受试者共 954 只眼被纳入本研究。使用BV1000的大视野区域扫(12mm x 9mm)模式采集了受试者视网膜后极部的黄斑视盘区域，并且结合受试者基本信息，进行了眼科检查。使用集成软件和基于深度学习的算法对OCT图像进行分析，可检测到15种视网膜疾病，包含色素上皮层脱离(PED)、玻璃体后脱离(PVD)、视网膜前膜(ERMs)、视网膜下积液 (SRF)、脉络膜新生血管 (CNV)、玻璃膜疣、视网膜劈裂、黄斑囊样水肿 (CME)、渗出、黄斑裂孔 (MH)、视网膜脱离 (RD)、椭圆体带缺失、局灶性脉络膜凹陷 (FCE)、脉络膜萎缩和视网膜出血。
同时，三组眼科医生（视网膜专家组、高级眼科医生和初级眼科医生组）独立完成同批受试者的诊断，并与人工智能的结果进行比较。通过统计ROC曲线下面积大小(AUC)、敏感性和特异性进行分析各组医生及人工智能之间的差异，并进行kappa统计。结果：最终入组878只眼，其中76只因图像质量差而被排除。在15种视网膜疾病的检测中，AI相较视网膜专家的结果呈现出较大的AUC(0.891-0.997)、高灵敏度(87.65-100%)和高特异性(80.12-99.41%)。在与视网膜专家、高级眼科医生和初级眼科医生相比，AI 最接近视网膜专家的检测结果（p < 0.05）。
结论：
AI辅助检测OCT对15种视网膜疾病的自动检测具有高度的准确性、敏感性和特异性，证明了其在社区眼科筛查中的可行性和有效性。
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