人工智能可提前数年预测糖尿病视网膜病变

伦敦国王学院的研究人员开发了一种强大的新人工智能模型，可以提前数年预测一个人患视力威胁性糖尿病视网膜病变（DR）的风险。

该模型使用了超过120万张NHS糖尿病患者的视网膜图像，旨在帮助医生识别谁需要紧急监测，谁可以安全地跳过一些筛查——从而可能挽救视力、节省时间和资金。这项研究最近发表在《通讯医学》期刊上，标志着人工智能在医疗保健领域的应用迈出了重要一步。它还为提高NHS糖尿病眼病筛查计划（DESP）的效率提供了新的方法，该计划目前每年在英格兰筛查超过320万人，成本超过8500万英镑。

什么是糖尿病视网膜病变？

糖尿病视网膜病变是糖尿病的一种并发症，会损害视网膜——眼睛后部的感光组织。大约三分之一的糖尿病患者会受到影响，它是工作年龄成年人视力丧失的主要原因之一。

在英国当前的系统下，所有12岁及以上的糖尿病患者都会被邀请进行年度眼科检查，无论他们的个人风险水平如何。虽然这已经预防了许多失明病例，但也意味着每年有数百万低风险人群接受筛查，这对医疗系统和患者都造成了沉重负担。

人工智能模型的工作原理

伦敦国王学院团队使用来自伦敦东南部超过10万名糖尿病患者的匿名数据训练了他们的人工智能模型。这些数据包括在常规糖尿病眼病筛查过程中拍摄的120万张眼底图像。

然后，他们使用来自INSIGHT Health Data Research Hub的约7万张图像的数据集对该模型进行了测试，以确保其在广泛的人员和图像中都能良好工作。

该人工智能模型会在视网膜图像中寻找细微迹象，这些迹象在常规眼科检查中可能会被忽视，但表明一个人在未来一到三年内有可能发展成视力威胁性糖尿病视网膜病变。这种早期预测是目前NHS筛查工具无法实现的。

这对NHS和患者意味着什么

如果该人工智能工具被采用，NHS可以个性化筛查计划。例如：

• 低视力丧失风险的人可以安全地减少筛查频率（例如每2-3年一次）。

• 高风险者可以被更紧急地看到或转诊进行早期治疗。

这种有针对性的方法可以帮助：

• 减少不必要的预约，节省患者和临床医生的时间。

• 通过减少过度筛查来降低NHS的成本。

• 通过早期发现高风险病例来预防视力丧失。

该研究的资深作者之一Timothy Jackson教授表示，该项目展示了利用常规NHS健康数据进行人工智能开发的实际价值。“这也指出了人工智能如何从炒作转变为切实的患者利益的方向。”他说。

Christos Bergeles教授补充说，人工智能有潜力在不损害防止失明能力的情况下现代化糖尿病眼病筛查计划。“这具有巨大的社会和经济前景。”他说。

评论与分析

这项研究是一个很好的例子，说明了人工智能如何支持而不是取代医生，通过帮助他们提供更个性化、更高效的护理。该模型本身并不诊断疾病，但它可以标记出需要更密切注意的患者，使医疗保健提供者有更多时间关注那些风险最高的人。

通过使用作为常规护理一部分已经收集的数据，研究人员避免了额外的成本或对患者的负担。他们还仔细验证了模型在单独数据集上的表现，提高了其可靠性。

然而，在该工具可以在整个NHS推广之前，仍需要更多的实际测试。临床试验和伦理审查对于确保系统的安全性、公平性和适用于所有人（尤其是在具有不同风险因素的多样化人群中）至关重要。

如果成功，这种基于人工智能的筛查模型可能会为慢性疾病如糖尿病的管理设定新的标准——不仅在英国，而且在全球范围内。

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