中山大學中山眼科中心副主任林浩添教授團隊基于10萬余例超廣域眼底彩照，研發出全球首個“超廣域人工智能眼底病篩查系統”，可自動快速篩查多種眼底病變，檢測準確率達到98%以上。相關研究1月8日發表在《自然》子刊《生物通信》上。

眼底是眼球的后段，由視網膜、視乳頭、黃斑和視網膜中央動靜脈等組成。傳統眼底檢查一般需要散瞳，檢查耗時耗力；而傳統眼底照相范圍僅有30°～45°視野，可能會出現漏診。現有的人工智能眼底檢查系統是基于傳統眼底照相，主要是檢查眼底后極部視網膜病變，對于觀察周邊視網膜的能力很有限。

林浩添團隊采用的超廣域的眼底照相，檢查過程免散瞳，且成像范圍200°~240°，是傳統眼底照相范圍的5倍以上，能有效觀察到周邊視網膜病變，能更早、更準確地檢查出全周視網膜的病變，并能根據病變的特征給予相應的醫學指導，以預防病變的進展，盡可能挽救眼底病患者的視功能。

林浩添表示，該系統可以精確檢測視網膜格子樣變性、視網膜裂孔、視網膜脫離、視網膜出血、青光眼、玻璃膜疣、視網膜滲出等七種眼病，檢測準確率達到98%以上，可以有效緩解眼底病檢查醫療資源缺乏的現狀。由于檢查過程只需要1分鐘左右的時間，此系統還可以應用于大規模人群的眼病篩查。

該團隊成員李中文博士表示，該系統可對圖像質量進行實時、準確的監控，對于低質量圖片，實時提醒操作者，以指導其重新獲取高質量圖片。拍攝圖片質量如果超過3次仍不提高，則代表圖片質量低，有可能是眼前段屈光間質混濁造成，則自動給出轉診建議。

該團隊成員郭翀助理研究員介紹，目前針對超廣域眼底照相機尚無圖片質量監控系統，如果拍攝的質量與眼底醫生要求不同，將會影響讀片，醫生通常要求重新拍攝，這會造成不必要的時間、資源浪費。患者來回的檢查，有可能會延誤疾病的診斷，甚至可導致醫療糾紛的發生，而“超廣域人工智能眼底病篩查系統”的推出，不僅是讓臨床診療更高效，也讓患者得到切實的福利。

“盡管超廣域眼底彩照具有足夠的視野范圍，但是準確解讀此眼底圖像也需要眼科醫生經過專業的培訓和較長時間經驗的積累。”林浩添表示，對于缺乏專業眼底病醫生的醫療機構、體檢中心，該系統可以高效、精確的方式在人群中進行眼底病篩查，為廣大群眾的眼健康保駕護航。

目前，林浩添團隊正在和國內外多家企業洽談技術轉化事宜，以期研究成果盡早惠及廣大人民群眾。