近日，亞太眼整形外科學會主席、中華醫學會眼科分會眼整形眼眶病學組副組長李冬梅教授團隊攜手愛爾數字眼科研究所，在《NPJ digital medicine》（影響因子：12.4）學術期刊發表團隊成果：眼瞼腫物智能篩查小程序。此次國際學術舞台的亮相，標志著AI技術在眼科醫療應用方面取得重大進展，也為眼瞼腫物的篩查與診療開辟了全新路徑。

眼瞼腫物是眼科常見病症，涵蓋多種類型，其中既有色素痣、瞼黃瘤等良性病變，也包括基底細胞癌、瞼板腺癌等惡性腫瘤。眼瞼腫物的早期發現、定期監測對患者至關重要。這項研究提供了一種基於深度學習識別眼瞼腫物的手機應用程序，並在外部驗証集中表現優異，表明其具備在大規模篩查和臨床初診中的應用前景，進而更好的提供外眼健康支持。

在這項研究中，研究團隊基於YOLOv5和Efficient Net v2-B架構的智能眼瞼腫瘤篩查應用程序，使用已有病理結果的外眼照片開發了眼瞼腫物篩查系統來識別眼瞼腫物性質，其中包括基地細胞癌、皮脂腺癌、黑色素瘤、鱗狀細胞癌、色素痣、囊腫、脂溢性角化病、黃色瘤等。

模型基於預處理的照片及病理結果進行開發，並將其轉換為智能手機的應用程序“眼瞼腫物智能篩查”。研究團隊共收集了1195張臨床外眼照片用於建立模型。首先基於YOLOv5架構建立單眼定位模型，之后基於Efficient-Net架構建立三分類模型（良性/惡性眼瞼腫物或正常眼）。

該模型的單眼三分類性能在外部驗証集中的中達到了0.921的准確性和0.917的AUC，優於全科醫生、住院醫生和初級、中級眼整形醫師。

“眼瞼腫物智能篩查”應用程序具備了簡單的操作過程、友好的操作界面，並給出了建議診療方案和常見眼瞼腫物的科普。“眼瞼腫物智能篩查”為識別和區分眼瞼腫物提供了初步証據，並有可能為社區衛生保健人員、患者和專科醫師提供檢測和監測服務。

此次眼瞼腫物智能篩查小程序在權威學術期刊的發布，充分展現了AI技術在眼科醫療領域的巨大潛力。這一成果不僅是技術創新的結晶，更是產學研深度融合的典范。從行業應用探索到學術論文發表，實現了學術與實踐的緊密結合。

愛爾眼科作為全球規模的眼科醫療機構，為此次合作提供了堅實的支撐。近年來，愛爾眼科憑借強大的全球醫療連鎖背景，組建了一支國際同步水平的專家團隊，具備精准診斷、個性治療的全學科覆蓋診療能力。未來，隨著技術的不斷優化和拓展，這一創新成果有望為更多眼科疾病的診療提供創新思路和診療方案，愛爾眼科也將繼續推動眼科醫療行業朝著智能化、便捷化方向加速發展，讓更多患者從中受益。（李林）

來源：愛爾眼科

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