广州日报讯 （全媒体记者任珊珊 通讯员邰梦云）有没有得肝癌、肝硬化，只需一张眼底照片即可“看清”，这一设想正在成为现实。记者昨日获悉，在中山大学多学科合作的医学人工智能创新平台支持下，由长居国内眼科榜第一名的中山大学中山眼科中心与华南地区最大的肝病中心、中山大学附属第三医院共同领衔并联合多家中外医疗机构，合作研发出全球首个通过眼部影像筛诊肝胆疾病的智能技术。

　　这一研究成果于1月26日在国际顶级期刊《The Lancet Digital Health》（《柳叶刀·数字医疗》）发表。作为全球首项通过眼部影像筛诊肝胆疾病的技术及评估系统，此项研发工作得到了国内外同行的高度评价。

　　来自国际著名医疗机构美国梅奥医疗集团（Mayo Clinic）的大内科主任、肝胆首席专家Vijay Shah教授评论称“这项研究及时且重要，人工智能技术引导了不同学科的合作创新，并产生了新时代的医疗技术”。

　　可用于筛查六大类常见肝胆疾病

　　“眼睛作为一个体表器官，是全身唯一可以直接观察到神经组织和动静脉的‘窗口’，全身很多器官系统的病理变化，都会在眼睛留下‘痕迹’。”担任项目联合负责人的中山眼科中心副主任林浩添教授介绍，传统医学已经证实，肝胆疾病患者可出现结膜和巩膜黄染等多种临床体征，然而由于传统医疗的局限性，仅有少数患者和严重病例的眼部特征改变能被医生发现，无法进行大规模人群筛查。

　　“这项研究为我们在肝病筛查和早期发现上打开了一扇窗，为我们深入了解肝癌等疾病提供了新机会。”项目联合负责人、中山三院肝胆外科钟跃思副主任医师介绍，我国肝病患者近4亿，约占全球肝病患者总数的1/3，现有的检查方法如血检等有创检查或者B超、CT、MRI等影像学检查技术，不足以满足大规模人群的筛检需求，因此亟需一项简单的、非侵入性的诊断测试来筛查肝病患者。

　　该项目纳入来自中山三院肝胆外科、感染科等5个医疗机构的1789名参与者，通过前瞻性采集他们眼表及眼底影像学数据，研究组使用深度学习技术成功地从这些影像数据中提取出肝胆疾病的眼部特征，继而开发及验证了14个模型，包括7个裂隙灯模型及7个眼底模型，可分别用于筛查是否患有肝胆疾病及诊断是否患有肝癌、肝硬化、慢性病毒性肝炎、非酒精性脂肪肝、胆石症及肝囊肿六大类常见肝胆疾病。

　　可作为大规模快速无创筛诊的工具

　　此次研究首次验证除了结膜、巩膜之外，重病患者的虹膜也会发生异常改变，虹膜颜色和眼底视盘及血管结构包含了关键诊断信息。这将有助于专科医生加深对肝病的认识，推动诊疗进步。

　　据项目青年核心骨干、中山眼科中心肖薇博士介绍，这套系统的筛查准确率总体达到70%-80%，其中在重症肝病如肝癌、肝硬化方面效果良好，准确率可达到90%以上，但目前还不能明确肝癌分期。在症状相对较轻的慢性病毒性肝炎、非酒精性脂肪肝、胆石症及肝囊肿中，这套系统表现有待提升，筛查敏感度60%-70%。这些筛诊模型已成功运用在“中山大学中山眼科中心智能诊断预测云平台”上，可作为大规模快速无创筛诊的工具。

　　林浩添表示，这套系统用于辅助筛查和辅助诊断，不能取代医生的作用。“我们最终的目标是让普通人也能方便地进行筛查，但现阶段只能对专业的眼底照相机拍摄的眼部照片进行筛查。”他表示，下一步将扩大样本量，增加参与的机构，提高对普通肝病的筛查准确度。

　　中山大学副校长邰忠智评价，两支“中山医”优势团队推动智能技术应用在临床诊疗领域，将为患者提供更加便捷以及更多无痛苦、低成本的诊疗方式。