長沙晚報掌上長沙3月16日訊（通訊員 張凌霄 李青霞）近日，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究團隊和愛爾眼科合作發(fā)布青光眼預(yù)測的科研成果，該研究成果在IEEE Transactions on Medical Imaging（IF=11.037）發(fā)表，題為“GLIM-Net: Chronic Glaucoma Forecast Transformer for Irregularly Sampled Sequential Fundus Images”。研究成果表明，致盲性眼病青光眼發(fā)病概率可實現(xiàn)個體精準(zhǔn)預(yù)測，這將使青光眼患者在成為“患者”前就被發(fā)現(xiàn)成為可能，極大提升青光眼患者的早診早治率，從而降低青光眼的致盲率。

　　“早發(fā)現(xiàn)”是防止青光眼致盲重要手段

　　3月12日至18日是第16個世界青光眼周。青光眼是全球第二大致盲性眼病和排名首位的不可逆致盲性疾病。據(jù)估計，全世界約有7800萬人患有青光眼。由于青光眼早期癥狀不明顯，約有50%的青光眼患者會延誤就醫(yī)，從而導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)的視神經(jīng)損傷。

　　中華醫(yī)學(xué)會眼科學(xué)分會發(fā)布的《中國青光眼指南（2020）》顯示，2020年全球原發(fā)性青光眼患病人數(shù)超過7600萬，而我國有2100余萬，其中致盲人數(shù)可達567萬。這其中慢性青光眼占半數(shù)以上，而慢性青光眼早期多無癥狀，發(fā)現(xiàn)時通常已是晚期。越早地發(fā)現(xiàn)、干預(yù)與治療青光眼，是防止青光眼致盲最為重要的手段。

　　青光眼預(yù)測平均準(zhǔn)確率近90%，業(yè)界最優(yōu)水平

　　現(xiàn)階段的人工智能主要針對青光眼的診斷開展，通常通過自動分割視杯視盤計算杯盤比來診斷是否患有青光眼。而針對青光眼的早期預(yù)測問題，即通過輸入患者的一段時間內(nèi)的序列影像，判斷患者未來患有青光眼的可能性，鮮有研究。

　　針對現(xiàn)有算法存在的局限性，研究團隊提出基于時間敏感自注意力機制的青光眼患病預(yù)測算法GLIM-Net，即輸入拍攝的序列眼底影像，以及對應(yīng)的時刻信息，輸出給定時刻患青光眼的概率；針對如何有效的編碼時間信息，研究團隊進一步提出了時間位置編碼模塊（Time Positional Encoding）和時間敏感的多頭自注意力模塊（Time-sensitive MSA），根據(jù)時間間隔調(diào)整對不同影像的關(guān)注度。

　　研究團隊將提出的GLIM-Net與公開數(shù)據(jù)集SIGF和Tumor-CIFAR上的已有算法進行了對比，結(jié)果顯示在SIGF數(shù)據(jù)集上，GLIM-Net取得了平均89.5%的準(zhǔn)確率。

　　隨著“中愛合作”進一步深入，未來愛爾眼科將始終保持開放的心態(tài)，不斷探索更多創(chuàng)新模式，促進智能技術(shù)與眼科臨床醫(yī)療深度融合，為人類的光明事業(yè)貢獻智慧。