近年來，甲狀腺疾病的檢出率逐漸升高，日益成為人們熟悉的常見病。
而很多人不知道的是，甲狀腺出現了問題，眼睛也有可能會受累，導致一種常見的眼眶疾病——甲狀腺相關性眼病(TAO)。
與糖尿病視網膜病變一樣，這種同樣因內分泌系統疾病引起的眼病如未能加以重視，并獲得及時診治，視覺功能也將嚴重受損。
(資料圖片)
然而，由于發病機制較為復雜，且在多數發展中國家具備相關診治經驗的眼科醫生較少，使得該疾病尤其在早期階段，容易被誤診誤治。
日前，上海長征醫院眼科、北京鷹瞳科技發展股份有限公司(簡稱“鷹瞳Airdoc”)、澳大利亞莫納什大學、南京醫科大學附屬眼科醫院等參與的一項聯合研究提出了一種甲狀腺相關眼病智能診斷的新方法，即結合人工智能技術，利用面部外觀照片，實現多種甲狀腺相關眼病體征的自動化診斷，相關研究成果近日發表。
論文截圖
人工智能破解診斷難題
在TAO的診斷和管理上，目前已有明確的標準和指南。經驗豐富的眼科醫生能夠快速診斷TAO的分型、分期和分級，并根據簡單詢問、視覺檢查和基本的眼科檢查(如眼球突出測量法)制定治療計劃以防止疾病進展。
根據相關診斷標準，眼球突出是TAO的重要診斷標志之一。因此，面部外觀照片的使用能很大程度上減少患者就醫和轉診的時間。
但是，完全依賴人工進行的面部照片TAO診斷不僅耗時，而且準確率較低。數據顯示，約26%的TAO患者在12個月后才確診，很多患者未獲得及時且專業的治療，導致病程惡化。
近年來，人工智能技術在醫學影像領域應用廣泛，顯著提高了多種眼部疾病的診斷準確性和效率。然而，對于TAO自動篩查的研究與報告十分匱乏，此前未有關于基于人臉圖像的TAO智能診斷相關研究。
研究的第一作者、上海長征醫院黃瀟博士介紹道：“我們結合深度學習和機器學習的技術，提出了一種基于人臉圖像的TAO智能診斷系統，系統包含多個診斷模塊，可以實現多達7種不同TAO體征的智能診斷，既準確又便捷?！?/p>
系統有望用于大規模人群TAO早篩
研究共收集了2013年1月至2018年1月在醫院連續治療的1560名TAO患者的面部照片及其病歷。
從病歷中，研究人員挑選了7種常見的TAO癥狀：眼瞼退縮、眼瞼充血、眼瞼水腫、結膜充血、結膜水腫、角膜潰瘍和眼球運動障礙作為診斷的主要目標病別，并通過眼部定位、眼部標志物分割、體征診斷三個系統模塊實現不同體征的智能化診斷。
系統診斷模塊
研究結果顯示，該系統診斷TAO多種體征的平均AUROC(受試者操作特征曲線下面積)超過0.85，F1評分>0.80。這也就表明，研究者提出的智能診斷系統能夠準確地識別TAO的多種常見體征。
研究結果
與手動診斷相比，本文中描述的自動診斷系統有幾個優點：基于深度學習技術的面部TAO體征診斷系統響應快速且準確性高；該系統對設備要求低(只需照相即可完成)，可適配多種平臺，包括移動設備和云服務；該系統可為TAO患者提供便捷的自動診斷服務，并可以用于大規模人群的TAO早篩。
該論文的第一作者為上海長征醫院黃瀟副教授；黃瀟副教授、南京醫科大學附屬眼科醫院楊衛華教授及上海長征醫院眼科主任魏銳利教授是共同通訊作者。多位鷹瞳Airdoc工程師參與研究。
*Huang X, Ju L, Li J, He L, Tong F, Liu S, Li P, Zhang Y, Wang X, Yang Z, Xiong J, Wang L, Zhao X, He W, Huang Y, Ge Z, Yao X, Yang W and Wei R (2022) An Intelligent Diagnostic System for Thyroid-Associated Ophthalmopathy Based on Facial Images. Front. Med. 9:920716. doi: 10.3389/fmed.2022.920716
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