鹰瞳科技-B(02251)联合多家医疗机构研究发现甲状腺相关眼病智能诊断新方法

智通财经APP获悉，日前，上海长征医院眼科、鹰瞳科技-B(02251)、澳大利亚莫纳什大学、南京医科大学附属眼科医院等参与的一项联合研究提出了一种甲状腺相关眼病智能诊断的新方法，即结合人工智能技术，利用面部外观照片，实现多种甲状腺相关眼病体征的自动化诊断，相关研究成果近日发表。

研究共收集了2013年1月至2018年1月在医院连续治疗的1560名TAO患者的面部照片及其病历。

从病历中，研究人员挑选了7种常见的TAO症状：眼睑退缩、眼睑充血、眼睑水肿、结膜充血、结膜水肿、角膜溃疡和眼球运动障碍作为诊断的主要目标病别，并通过眼部定位、眼部标志物分割、体征诊断三个系统模块实现不同体征的智能化诊断。

研究结果显示，该系统诊断TAO多种体征的平均AUROC(受试者操作特征曲线下面积)超过0.85，F1评分>0.80。这也就表明，研究者提出的智能诊断系统能够准确地识别TAO的多种常见体征。

与手动诊断相比，自动诊断系统有几个优点：基于深度学习技术的面部TAO体征诊断系统响应快速且准确性高;该系统对设备要求低(只需照相即可完成)，可适配多种平台，包括移动设备和云服务;该系统可为TAO患者提供便捷的自动诊断服务，并可以用于大规模人群的TAO早筛。

根据相关诊断标准，眼球突出是TAO的重要诊断标志之一。因此，面部外观照片的使用能很大程度上减少患者就医和转诊的时间。

但是，完全依赖人工进行的面部照片TAO诊断不仅耗时，而且准确率较低。数据显示，约26%的TAO患者在12个月后才确诊，很多患者未获得及时且专业的治疗，导致病程恶化。

近年来，人工智能技术在医学影像领域应用广泛，显著提高了多种眼部疾病的诊断准确性和效率。然而，对于TAO自动筛查的研究与报告十分匮乏，此前未有关于基于人脸图像的TAO智能诊断相关研究。

研究的第一作者、上海长征医院黄潇博士介绍道：“我们结合深度学习和机器学习的技术，提出了一种基于人脸图像的TAO智能诊断系统，系统包含多个诊断模块，可以实现多达7种不同TAO体征的智能诊断，既准确又便捷。”