第1章 眼科人工智能概述
人工智能（artificial intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发智能机器，使它们能够像人类一样进行学习、推理、判断和决策。人工智能包含许多子领域和技术，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习网络等。随着计算机技术和数据处理能力尤其是图像处理技术的不断提升，人工智能的发展和应用越来越成熟和深入，目前已被广泛应用于医疗保健、金融、交通运输、制造等领域。
由于大量眼科疾病特征须通过影像工具进行捕捉，与人工智能快速、准确和易用的优势相辅相成，眼科学已成为人工智能应用*广泛的学科，其应用已涵盖眼科疾病的预测和诊断、治疗和干预、预防和管理等疾病全管理流程。本章从人工智能及其相关算法的发展过程、眼科学与人工智能技术的碰撞、中国智能眼科技术的发展现状三个方面对眼科人工智能进行概述。
1.1 人工智能及其相关算法的发展过程
早在20世纪70年代，斯坦福大学就研发了一套命名为MYCIN的自动化系统并成功应用在医疗服务上，开启了人工智能在医学领域的应用研究（图1-1）。其使用大量假设状态制定决策原则，以筛选合适的抗生素，在临床测试的表现堪比感染性疾病专家。这种由使用事实和规则性描述编码并通过计算机进行运算的“专家系统”形成的临床决策制定能力，是**个成功运行的人工智能模式，能在有限的临床范畴内良好工作，但是由于医疗领域的变化性和复杂性，医生很难手动编码所有相关的临床信息规则，所以无法大范围推广应用。
20世纪90年代，这种方法逐渐被机器学习和深度学习方法所取代。机器学习（machine learning，ML）可通过算法直接在样本数据库中学习“规则”，不需要手动编码。**机器学习方法需要人为选取特征，先对测量数据或特征进行标记[如光学相干断层扫描（OCT）图像上的视网膜厚度]，然后再进入样本数据集对已知的标记进行训练，模型训练的效果主要取决于所选取特征的分辨
能力。
图1-1 人工智能算法模型的发展
近年来，为解决繁复的医学特征提取任务，机器学习的分支——深度学习网络（即通过算法自动挖掘数据中存在的特征）开始崭露头角。20世纪末，科学家们通过模拟大脑这一目前已知的唯一具有高度认知能力的系统，研发出具有更好识别效果和更复杂结构的深度学习算法——人工神经网络（artificial neural network，ANN）。ANN擅长自动分类任务，所以其在20世纪90年代进入医学领域后迅速被试用于临床，在输入端输入一组患者的相关特征后，系统会在输出端自动输出诊断。2012年，新的深度神经网络（deep neural network，DNN）诞生，在几乎所有的测试中表现出了远超其他统计学学习方法的特征提取能力。与ANN相比，DNN层数更多，可利用较少的人工神经元进行高效的学习。
卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理具有类似网格结构数据的神经网络，如时间序列数据（可视为时间轴上规律采样形成的一维网络）和图像数据（可视为二维像素网络）。随着大量注释数据的训练，CNN在本质上实现了计算机进行视觉图形识别的构想。CNN也是*适合图像数据的深度学习网络架构。早在2015年就有报道称深度学习CNN模型在特定图像的识别任务中已经达到人类的水平。
迁移学习（transfer learning）是近年来一种广受欢迎的深度学习策略，指一个预训练模型被重新用于另一个任务中。迁移学习具有小数据、可靠性和个性化的优点。迁移学习应用广泛，尤其是在工程界，无论是语音识别中应对不同地区的口音，还是通过电子游戏的模拟画面前期训练自动驾驶汽车。在医疗领域，亦有研究使用基于迁移学习的深度学习方法用于肺炎、恶性肿瘤、年龄相关性黄斑变性、糖尿病黄斑水肿等疾病分类，获得了较高的准确率、敏感度和特异度。
目前，以深度学习为基础的人工智能已经在医疗领域崭露头角，特别是在那些容易定义的临床任务中，包括1D信号（如心电图）、2D或3D医疗图像（如眼底彩照或OCT图像）或结构性的电子版医疗记录。在眼科学、皮肤病学、肿瘤学、放射学等主要通过视诊、影像检查的学科，人工智能的发展尤其迅速。
1.2 眼科学与人工智能技术的碰撞
眼球是全身唯一可以直视血管的部位，眼球发生的病变不仅代表眼部局部的病变，同时还往往与全身多个脏器有千丝万缕的联系，这引起了医学、计算机、脑机科学等多个学科专家的关注。并且，眼科学对影像学检查依赖性强，影像资源丰富，如眼底照相、OCT、裂隙灯显微镜照相、荧光素眼底血管造影（FFA）、眼超声，以及各种角膜、眼表、睑板腺成像等数据每年呈指数级增长，大量的影像学资料为机器学习和深度学习提供了海量的图像数据源（主要包括多模态眼科图像和可以量化的临床指标），这些资源有助于人工智能辅助眼科疾病自动筛查和诊断系统的研发，为人工智能在眼科的应用提供了良好的基础。
自2016年*批运用深度学习筛查糖尿病视网膜病变的论文发表以来，人工智能特别是深度学习在眼科领域的研究数量呈现爆发式增长。研究病种从*初集中于糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy，DR）、年龄相关性黄斑变性（age-related macular degeneration，AMD）、青光眼，逐渐向早产儿视网膜病变（retinopathy of prematurity，ROP）、白内障、角膜病等其他疾病扩展，人工智能在眼科诊疗中的临床应用涵盖了眼部病变或特征的自动检测和定量、眼部疾病的自动筛查、基于人工智能的诊断分级，以及视网膜治疗和预后疾病模型中的临床决策支持等疾病诊疗流程中的各个环节，研究内容从模型算法到临床验证再到经济价值评估，层层深化。
由于基于人工智能的眼科智能模型可以在无须医生干预的情况下，自动对患者眼底图像进行客观判断和分析并给出诊断意见和建议，具有高效、易于广泛推广等优点，能够有效地辅助医生进行病情诊断，不仅提高了眼科医生的工作效率，也极大地缩短了患者的候诊时间，在很大程度上缓解了眼科医疗资源不足、分布不均的现状。因此，推动眼科人工智能的发展和应用在临床诊断方面具有重大意义。
不过，尽管目前在各种已发表的论文中，人工智能系统对于相关疾病的诊断和病情评估的准确率、敏感度和特异度优秀得令人咋舌，但因为实验中训练和验证数据的限定与真实世界复杂环境有着巨大的差异，所以人工智能系统广泛应用于临床尚未完全实现。设备型号的不同、图像的标准化问题及算法的黑盒问题都需要时间来解决，但这一切都无法阻挡人工智能发展的脚步。
1.3 中国智能眼科技术的发展现状
我国是人工智能领域的研究大国，在此领域有全球*大论文发表数，已经成为领军者。*早在2017年，湖州师范学院医学人工智能重点实验室杨卫华就提出了“智能眼科”概念，其核心理念是将包括人工智能技术在内的一系列智能技术与眼科医学相结合，融合先进的智能技术，推动眼科疾病筛查、诊断、治疗、监测和预测技术的不断提升，为眼病患者提供更准确、更快速、更全面且个性化的医疗服务。2018年10月12日，中国**个智能眼科学组依附于中国医药教育协会正式成立，这对于中国智能眼科的发展有着标志性的意义。智能眼科这一领域的出现既源于中国医学科研的创新活力和智能眼科专家的齐心协力，又受益于因基数庞大的患者而积累的海量眼科医学数据及强大的软硬件智能技术支持。
此后，中国智能眼科领域涌现出了许多卓越的智能眼科技术。例如，2017年，中山大学林浩添教授团队研发的先天性白内障人工智能诊疗决策平台CC-Cruiser，标志着中国智能眼科当前这一阶段爆发的开始。该智能眼科技术可用于先天性白内障的诊断、风险评估和提供治疗建议，并在Nature Biomedical Engineering杂志上以《前途远大的机器学习》（“Auspicious machine learning”）为题作为封面文章，成为当期的精选新闻。2018年，中山大学何明光教授团队运用10万余张眼底图像成功训练出自动筛查威胁视力的糖尿病视网膜病变的技术，其诊断准确率高达95.5%，相关研究发表于Diabetes Care，并受到国际同行的高度认可。2019年，林浩添教授团队研发了超广域眼底照相人工智能系统，中山大学张秀兰教授团队推出了*个青光眼人工智能手机应用“IGlaucoma”，杨卫华教授团队研发了针对中心性浆液性脉络膜视网膜病变的智能诊疗技术等。2022年，北京同仁医院魏文斌教授团队开发了可识别多种疾病的视网膜人工智能诊断系统（retinal artificial intelligence diagnosis system，RAIDS），澳门科技大学张康教授联合张秀兰教授共同研发了基于眼底彩照预测青光眼发病和进展的深度学习系统。2023年，林浩添教授团队使用晶状体照片开发“LensAge指数”，其基于深度学习的生物年龄，用于自我监测与年龄相关的疾病和死亡风险，成果发表于Nature Communications。这些技术在特异度、敏感度、稳定性等多个方面超越了人类专家，为早期大规模筛查致盲眼病和精准诊断疑难眼病提供了可能性。
中国智能眼科技术在医疗机构的临床实践工作中展现了强大的发展势头，这些技术的成功应用使得智能眼科技术逐渐融入眼科临床实践，尤其是为基层眼科和人群筛查提供了新的解决方案。为了将这些先进技术应用于临床实践，许多研发团队积极主导应用开发和临床测试，并与企业单位展开合作，推动智能眼科领域的产品化；同时，针对国际上智能眼科临床研究方法、技术评价和产业规范缺乏标准化的问题，中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会和智能医学专业委员会主导、回顾和总结了国内外智能眼科相关研究，撰写并发布了多项临床标准。2019年8月，中山大学袁进教授牵头中国医药教育协会智能医学专业委员会智能眼科学组起草并通过了《基于眼底照相的糖尿病视网膜病变人工智能筛查系统应用指南》。2020年8月10日，深圳硅基智能科技有限公司的“糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件”、上海鹰瞳医疗科技有限公司（Airdoc）的“糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件”通过了国家药品监督管理局（National Medical Products Administration，NMPA）批准，并获得医疗器械三类证。2021年9月，由张秀兰教授、百度智慧医疗许言午教授、杨卫华教授共同牵头，联合中山大学中山眼科中心、广东省医疗器械质量监督检验所、中国信息通信研究院、南方科技大学、深圳市眼科医院、北京康夫子健康技术有限公司等27家单位，共同参与制定了我国*个关于眼底彩照数据质量控制规范的团体标准——《眼底彩照标注与质量控制规范》（T/CAQI 166-2020），并发表在中华医学会旗下的《中华实验眼科杂志》和英文期刊Intelligent Medicine。
这一项里程碑式应用不仅标志着中国智能眼科进入技术商业化转化阶段，同时也意味着相关疾病领域的标准数据集和临床试验标准逐渐趋于完善。目前，我国的人工智能研究已经逐渐渗透到眼科的各个领域，包括视网膜疾病、白内障、青光眼、角膜病等，并紧密与大数据、产业相结合，相信不久将会有大批方便医生及患者的新型人工智能设备上市。
第2章 基于眼底彩照的人工智能研究方法
2.1 概 述
随着成像设备的不断更迭和医学影像研究的不断进步，在医疗过程中可以获得越来越清晰的人体整体或部分的内部组织影像。通过这些影像，医生可以迅速地锁定患者病情病灶，得出准确的结果。遗憾的是，医疗影像在临床诊断各个方面的普及仍然面临医师资源匮乏的严重问题。相关研究显示，我国目前存在超2亿的眼病患者，而有眼科执业医师资格的医生人数不足5万，医院的眼科诊室长期人满为患，医生工作量巨大。除此之外，对眼底图像的诊断十分依赖医生的个人状
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