最新研究 | 預(yù)防糖尿病從眼表開(kāi)始！中醫(yī)+深度學(xué)習(xí)技術(shù)，無(wú)創(chuàng)、低成本的2型糖尿病篩查

近日，生物芯片北京國(guó)家工程研究中心聯(lián)合清華大學(xué)、廣東藥科大學(xué)、內(nèi)蒙古國(guó)際蒙醫(yī)醫(yī)院、四川大學(xué)華西醫(yī)院等18家研究機(jī)構(gòu)在Springer Nature出版平臺(tái)的新刊Med-X創(chuàng)刊號(hào)上發(fā)表了題為“Noninvasive and affordable type 2 diabetes screening by deep learning-based risk assessment and detection using ophthalmic images inspired by traditional Chinese medicine”的重要研究論文，該研究為糖尿病的篩查和預(yù)防工作提供基于中醫(yī)目診的新思路。

隨著人們生活節(jié)奏的加快，糖尿病越來(lái)越普遍，很多人都不知道自己是否患有這種疾病。中醫(yī)認(rèn)為眼睛表面的特征與糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)水平之間有關(guān)聯(lián)關(guān)系，這為糖尿病篩查提供了新思路。該研究構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的眼表圖像評(píng)估2型糖尿?。╰ype 2 diabetes, T2DM）風(fēng)險(xiǎn)模型OcularSurfaceNet。該模型可以作為一種使用簡(jiǎn)便、低成本、無(wú)創(chuàng)的工具，促進(jìn)大規(guī)模人群糖尿病篩查和預(yù)防。

本次研究從中國(guó)13個(gè)地區(qū)，使用白睛無(wú)影成像健康智能分析系統(tǒng)（目診儀）采集了7.97萬(wàn)人的50.8萬(wàn)張眼表圖像（圖1a），再對(duì)眼表圖像進(jìn)行了分割和數(shù)據(jù)增強(qiáng)，然后構(gòu)建了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的眼表圖像輔助T2DM風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和診斷模型，并通過(guò)使用不同視角的合并圖像和單獨(dú)圖像，調(diào)整模型的注意力，實(shí)現(xiàn)全局和局部的眼象特征的融合。（圖1b）。

（a）

（b）

圖1 研究概述

作為博奧自主研發(fā)的明星產(chǎn)品，“目診儀”以中醫(yī)目診和西醫(yī)球結(jié)膜微循環(huán)為理論基礎(chǔ)，采用現(xiàn)代工程技術(shù)、大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)，拍照記錄白睛眼象，利用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，進(jìn)行特征提取、智能分析，自動(dòng)給出中醫(yī)證候和易發(fā)病癥報(bào)告，并依據(jù)評(píng)估結(jié)果自動(dòng)為受檢者制定個(gè)性化健康管理方案。技術(shù)突破了傳統(tǒng)人工經(jīng)驗(yàn)依賴，為健康管理、治未病提供了新型、經(jīng)濟(jì)、無(wú)創(chuàng)的篩查技術(shù)和手段，推動(dòng)了中醫(yī)診療向客觀化、標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化和科學(xué)化的方向發(fā)展。

目診儀

白睛無(wú)影成像健康智能分析系統(tǒng)（注冊(cè)證編號(hào)：川械注準(zhǔn)20182160164）自問(wèn)世以來(lái)備受矚目，2017年被評(píng)為“中國(guó)醫(yī)藥生物技術(shù)十大進(jìn)展”，并先后榮獲中國(guó)設(shè)計(jì)“紅星獎(jiǎng)”、“北京市新技術(shù)新產(chǎn)品（服務(wù)）”、“全國(guó)治未病服務(wù)適宜技術(shù)設(shè)備”，2019年雙創(chuàng)周中關(guān)村新技術(shù)新產(chǎn)品以及中華中醫(yī)藥學(xué)會(huì)授予的“適宜技術(shù)國(guó)際推廣項(xiàng)目”等榮譽(yù)和獎(jiǎng)項(xiàng)。

以往基于人工智能的眼科圖像輔助疾病診斷研究主要集中在視網(wǎng)膜底像圖像和裂隙燈圖像。然而，眼表也存在明顯的特征，這些特征與視網(wǎng)膜底部的血管系統(tǒng)相互連接，更容易觀察并對(duì)微循環(huán)的變化更為敏感。在本研究中，我們?cè)u(píng)估了使用眼表面圖像構(gòu)建用于T2DM風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的人工智能模型的可行性。

本研究構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的眼表圖像輔助T2DM風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和診斷的模型OcularSurfaceNet。在包括1.25萬(wàn)例樣本的獨(dú)立多中心驗(yàn)證下，該模型用于識(shí)別T2DM風(fēng)險(xiǎn)的受試者工作特征曲線下面積 （AUROC）95%CI為0.89–0.92，用于診斷T2DM的AUROC 95%CI為0.70–0.82。

本研究受中醫(yī)目診理論啟發(fā)，證明了與眼科傳統(tǒng)圖像（視網(wǎng)膜底像圖像和裂隙燈圖像）相比，眼表圖像這一新型眼科圖像用于疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和診斷的可行性和潛力；同時(shí)建立了一個(gè)基于眼表圖像的2型糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和診斷模型，使得目診儀可以作為一種使用簡(jiǎn)便、低成本、無(wú)創(chuàng)的工具，用于在大規(guī)模人群中篩查2型糖尿病高風(fēng)險(xiǎn)者，這對(duì)于2型糖尿病的預(yù)防醫(yī)學(xué)具有重要意義，有望對(duì)未來(lái)的臨床實(shí)踐起到積極促進(jìn)作用。

博奧生物集團(tuán)以“致力技術(shù)創(chuàng)新 成就健康夢(mèng)想”為使命，結(jié)合現(xiàn)代科學(xué)、人工智能等高科技手段，為傳統(tǒng)中醫(yī)的望聞問(wèn)切、辨證論治等提供了數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化的大健康管理平臺(tái)，使得中醫(yī)智能診療更加具象化，診斷研究結(jié)果也更趨于準(zhǔn)確。未來(lái)，博奧生物將繼續(xù)推動(dòng)中醫(yī)藥“守正創(chuàng)新”，助力中國(guó)傳統(tǒng)中醫(yī)的國(guó)際化進(jìn)程，讓中醫(yī)惠及全球。