人工智能在宁夏银川社区糖尿病视网膜病变远程筛查中的应用

李 贞，朴俊峰，李晓婷，王 宁，肖 雪，容维宁

0引言

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是一种由糖尿病引起的眼部疾病，已成为工作年龄人群中首位致盲性眼病[1-3]。随着糖尿病患者预期寿命的增加，DR的患病率在增加。由于其早期通常无任何临床症状，患者往往不能及时就诊，因此很多患者错过最佳治疗时机而导致终身失明。追踪DR进展的最重要和最有效的方法是DR筛查，它能够帮助专业人员识别DR的早期特征，治疗和预防疾病的进展，防止患者视力进一步下降[4]。目前超过85%的糖尿病患者日常就诊于县级及以下的医疗机构，但是DR的诊疗措施以及适宜的技术却在三级医疗机构实施。因此，探索一种简单方便、快捷高效且社会效益较高的DR筛查策略已经成为广大眼科医师追求的目标。实践证明，用常规方法难以解决的一些民生问题，利用现代科技手段往往可以另辟蹊径，迎刃而解。近年来，随着人工智能(artificial intelligence，AI)理论以及技术的进步，AI协助疾病诊断也成为现实，以深度学习为基础的DR智能筛查辅助系统可以达到较高的特异性和敏感性[5-7]。AI可以解决DR最关键的早期诊断能力资源不足问题，并使得利用互联网将诊断技术下沉到基层医院、社区和贫困地区成为可能。目前，已有国内发达地区利用AI辅助DR筛查的成功经验，但该技术的应用在我区医疗领域尚属空白。本研究在宁夏地区首次采用AI筛查系统对社区DR患者进行诊断与分期，并与人工分析进行比较，验证两种方式的一致性，以期为糖尿病患者眼底病变诊断和分期提供更为快捷有效的手段，为宁夏地区社区及基层医院DR远程筛查的开展奠定基础。

1对象和方法

1.1对象纳入2020-07/2021-07在宁夏回族自治区银川市宁华路丰友社区卫生服务中心和朔方路社区卫生服务中心进行DR筛查的糖尿病患者1 358例2 716眼，排除因屈光介质混浊AI无法识别的9眼，最终纳入2 707眼的眼底彩照，其中男601例(44.22%)，女757例(55.78%)。纳入标准：(1)年龄在30岁以上的2型糖尿病患者；(2)未行除白内障手术以外眼部手术者；(3)较好依从性，可配合每6mo 1次、病情需要时每1～3mo 1次眼底检查者。排除标准：(1)屈光间质明显混浊：重度角膜炎、角膜白斑、重度白内障无法窥及眼底者；(2)患有视网膜动静脉阻塞、年龄相关性黄斑变性以及严重高血压性视网膜病变等患者；(3)患有全身严重疾病者。本研究方案严格遵守《赫尔辛基宣言》，所有研究对象均自愿参加并签署由宁夏回族自治区人民医院伦理委员会批准的知情同意书。

1.2方法

1.2.1图像选取和质量要求所有入组患者均采用CR-2免散瞳眼底照相机以黄斑和视盘为中心分别拍摄两张45°眼底彩色照片。照片质量要求：(1)拍摄位置要求：黄斑中心凹及视盘中心距离图像中心<1PD。(2)清晰度要求：图像清晰可见。(3)可读范围要求：可读范围为整个眼底图像。(4)整体质量可信度评估：对于同一只眼2张图像的拍摄位置、清晰程度、可读范围均进行独立评估，三项指标均达标判定为可信度良好。

1.2.2人工分析根据患者的眼底彩色照相，由宁夏回族自治区人民医院宁夏眼科医院具有丰富眼底病诊治经验的2名主任医师和1名高年资眼底影像技师进行DR诊断和分期。若三人诊断和分期相同则以该诊断为最终诊断，若存在分歧则需至少2位眼科权威专家讨论最终得出诊断。

1.2.3AI分析采用Eye Wisdom AI眼病辅助筛查和诊断系统对DR进行诊断和分期。具体步骤如下：首先获取患者眼底图像，其次利用与眼底照相机DICOM接口连接的Image Hub盒子(内置4G网络)将眼底图像上传至AI眼病辅助筛查和诊断系统进行分析，最后将分析结果返回电脑终端。

1.2.4各指标计算公式灵敏度=真阳性例数/(真阳性例数+假阴性例数)×100%，特异度=真阴性例数/(真阴性例数+假阳性例数)×100%，漏诊率=假阴性例数/(假阴性例数+真阳性例数)×100%，误诊率=假阳性例数/(假阳性例数+真阴性例数)×100%。

1.2.5诊断标准根据2003年[8]国际DR分期标准，AI组和人工分析组将DR分为无明显DR、轻度非增生性糖尿病视网膜病变(NPDR)、中度NPDR、重度NPDR和PDR。其中，轻度NPDR：仅有微动脉瘤。中度NPDR：有微动脉瘤，还存在轻于重度NPDR的表现。重度NPDR：有以下任何一个表现，但尚无增生性DR：(1)4个象限中所有象限均有多于20处视网膜内出血；(2)大于2个象限有静脉串珠样改变；(3)一个象限以上有显著的视网膜内微血管异常(IRMA)。PDR：出现以下一种或多种体征：新生血管形成，玻璃体积血或视网膜前出血。

统计学分析：采用统计学软件SPSS22.0进行统计学分析。对人工分析组和AI分析组的结果进行Kappa一致性检验，判断标准：0.0≤κ<0.2为一致性很差；0.2≤κ<0.4为一致性较差；0.4≤κ<0.6为一致性中等；0.6≤κ<1.0为一致性较好。P<0.05为差异有统计学意义。

2结果

2.1基本情况本研究最终纳入研究糖尿病患者1 358例2 707眼。患者平均年龄65±12.5岁，视力<0.05占51眼，0.05～0.3占372眼，>0.3占2 284眼。糖尿病病程<5a占26.3%，5～<10a占52.8%，10～20a占20.9%。

2.2AI检测范围本研究所采用的Eye Wisdom AI眼病辅助筛查和诊断系统可检测的病灶包括微血管瘤、出血、硬性渗出、棉绒斑、IRMA、静脉血管串珠样改变、新生血管、增生膜以及激光斑等，见图1、2。

图1 AIDR筛查系统分析模块。

2.3是否DR以及DR分期的检测患者2 707眼AI组与人工分析组诊断结果见表1。与人工分析组相比，AI组检测有无DR的灵敏度为91.84%，特异度为99.06%，漏诊率为8.16%，误诊率为0.94%，Kappa值为0.817(P<0.001)。患者2 707眼均纳入DR分期检测，两组诊断结果见表2。与人工分析组相比，AI组检测无DR的灵敏度为99.06%，特异度为91.84%；轻度NPDR的灵敏度为85.36%，特异度为98.52%；中度NPDR的灵敏度为81.53%，特异度为98.55%；重度NRDR的灵敏度为70%，特异度为99.51%；PDR的灵敏度为86.67%，特异度为99.63%。Kappa检验结果显示，人工分析和AI分析诊断一致性较好(κ=0.878，P<0.01)。

表1 AI组与人工分析组有无DR的诊断统计 眼

表2 AI组与人工分析组诊断DR分期的统计 眼

3讨论

据国际糖尿病联合会报告，中国目前有1.139亿成人糖尿病患者，约占全球糖尿病患者总数的24%[9]。而在糖尿病患者中大约有1/3患有DR。糖尿病视网膜病变研究组和糖尿病视网膜病变早期防治研究组的研究结果显示，当采取有效的治疗措施后，90%DR患者可避免严重的视力下降，其致盲率可从50%下降到5%以内[10-12]。2014年中华医学会眼底病学组就糖尿病视网膜病变发布了临床诊疗指南，强调了早筛查、早发现、定期随访、适时转诊、及时干预可以明显降低糖尿病患者的致盲率。

目前，银川市各社区医院已建立了辖区糖尿病患者的管理档案，每年对糖尿病患者的血糖、血压和血脂进行监测和记录，但由于技术和设备的缺乏，各社区医院对于DR的筛查目前还停留在空白阶段。社区筛查是DR整体防治的首要步骤，传统的DR筛查方法包括直接/间接检眼镜检查、眼底彩色照相、眼底荧光血管造影(FFA)等，眼底彩色照相是一种操作方便且简单的DR筛查手段，可筛查出绝大多数具有临床意义的DR[13-14]。然而近年来随着糖尿病人群的增多和眼科专业医师的缺乏，传统观念上的DR筛查方法已不能有效地应对DR患病率和致盲率持续增高的双重挑战[15]。探索一种简单、方便、高效、快捷且社会效益较高的DR筛查策略迫在眉睫。以深度学习为基础的AI作为一种有前景的替代方法已出现在多种疾病的医疗诊断中，包括DR。AI可以提供即时DR诊断，并大大减轻医疗卫生系统的负担[16-17]。来自瑞典的数据显示，位于Stockholm市综合筛查项目在15a间使每年人口DR致盲的发生率从3/10万下降至0.2/10万[18]。英国Newcastle upon Type地区的数据也表明了综合筛查项目使DR致盲率明显下降[19]。

在我国，对基于19 900张眼底图像的深度学习模型用于筛查DR的性能进行了评估，结果显示其敏感性为97%，特异性为91%[20]；2018年黎晓新教授等在北京市德胜社区开展了DR远程筛查，研究表明DR远程筛查系统与传统扩瞳眼底检查的结果一致性较好[21]。而在我国新疆地区的一项研究发现，与人工筛查相比，AI在转诊DR筛查中具有相同的特异性(100%)和更高的敏感性(100%vs79.1%)[22]。本研究中，AI组灵敏度和特异度均大于90%，而AI组检测无DR的灵敏度可高达99.06%，特异度为91.84%；轻度NPDR和中度NPDR的灵敏度大于80%，重度NRDR的灵敏度为70%，PDR的灵敏度为86.67%，而对不同分期DR检测的特异度均大于99%。研究显示，AI在DR分级方面与眼科医生具有较好的一致性，对于转诊DR和社区内DR的诊断具有较高的特异性和敏感性，这也与国内外研究结果相一致。且与传统的筛查方案相比，AI筛查可以解决几个难题：包括评估人员的可用性、长期筛查的可持续性以及对DR筛查和监测日益增长的需求。

图2 AIDR筛查系统诊断模块 A：右眼；B：左眼。右眼：疑似出血或者微血管瘤。左眼：出血点总面积0.771mm2。渗出总面积0.316mm2。硬性渗出、微血管瘤、视网膜内出血、棉绒斑。初步印象：右眼：轻度NPDR，建议每年复查1次。左眼：中度NPDR，建议每3～6mo复查一次或眼底病科医生就诊。

本研究发现，虽然AI与人工分析呈高度一致性，但仍然有部分诊断存在差异，分析其主要原因有：(1)AI显示病灶为点状渗出及出血，而经人工分析后为正常；(2)AI显示玻璃膜疣，而经人工分析后病灶为硬性渗出；(3)玻璃体腔积血以及视网膜增殖膜可掩盖患者其他的DR眼底表现；(4)部分患者屈光间质混浊也亦可影响阅片质量，进而导致AI分析欠准确。而随着AI技术的不断进步，通过积累更多的影像数据和诊断数据来不断地进行深度学习训练，从而提高诊断的准确率，降低误诊的概率。而在研究过程中，我们发现，除了定期进行DR筛查外，加强糖尿病健康管理和教育，提高患者对于DR的认知度，建立DR患者良好的随访依从性对于防治DR同样具有重要的意义。

综上，本研究发现免散瞳眼底照相联合AI眼病筛查系统应用于社区糖尿病患者的DR筛查具有良好的灵敏性和特异性，特别是在我国当前糖尿病患者群体庞大、患者生存周期延长、DR患者前往专科医院定期随访困难和基层医院专业眼科人才匮乏的大环境下，利用AI筛查系统可有效提高社区糖尿病患者的DR检出率，实现DR的早期诊断，早期治疗，推动DR防控体系的建立，将DR防治关口前移，从而显著降低DR致盲率。