馬菲妍，張彩霞，冬雪川（通信作者）

1 河北醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院眼科 （河北石家莊 050005）；2 深圳市新產(chǎn)業(yè)眼科新技術(shù)有限公司研發(fā)部 （廣東深圳 518055）

視網(wǎng)膜動脈硬化包括老年退化性硬化和小動脈硬化，是眼科檢查中一種常見的體征，可反映全身血管的狀態(tài)，是全身動脈硬化的重要信號；若患者合并糖尿病、高血壓以及卒中等疾病，則會加速眼底動脈硬化進程[1-2]，因此，及時準(zhǔn)確地對上述心腦血管疾病進行診斷非常必要。視網(wǎng)膜血管是人體血管中唯一能用肉眼直接觀察到的血管，臨床可通過對其形態(tài)的觀察判斷患者的動脈硬化程度，這對于預(yù)測心腦血管疾病發(fā)生風(fēng)險具有重要的意義[3-4]。

多光譜成像技術(shù)是一種新型的眼底成像技術(shù)[5]，可以利用多個不同波長的單色LED 光源分別投射入眼底不同層次的視網(wǎng)膜及脈絡(luò)膜組織[6]，采集基于不同組織及病理產(chǎn)物吸收光譜的差異形成的圖像，進而更清晰地觀察包括視網(wǎng)膜動脈硬化在內(nèi)的各類疾病體征[7]。近年來，人工智能（artificial intelligence，AI）尤其是深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康、自動駕駛等領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的潛力，并逐漸被應(yīng)用于實際場景中[8-15]。在眼科方面，尤其是在對各類視網(wǎng)膜病變的自動檢測中，AI 發(fā)揮了一定的價值[16-21]。多光譜眼底圖像可通過多種光譜、多種通道和維度展現(xiàn)疾病的特征，與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合有助于提升智能診斷的靈敏度和特異度。本研究通過比較基于多光譜眼底成像開發(fā)的AI 與傳統(tǒng)醫(yī)師對視網(wǎng)膜動脈硬化的診斷一致性，評估AI 的實際診斷能力，現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

收集2018年7—10月于河北醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院眼科門診就診的150名眼科體檢者的右眼多光譜系列圖像（RHA2020多光譜眼底成像系統(tǒng)，ANNIDIS corporation，加拿大），波長范圍包括550、580、590、620、660、690、740、760、780、810、850 nm，全部圖像均在免散瞳條件下拍攝，以黃斑中心凹為中心，成像范圍43°（圖1）。本研究符合赫爾辛基宣言，并由河北醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院倫理委員會審核通過。

圖1 多光譜眼底成像所獲得的各波長圖片以及擬合而成的功能圖

體檢者及圖片納入標(biāo)準(zhǔn)：年齡≥40歲；無角膜瘢痕、晶狀體混濁等影響眼底拍攝的屈光介質(zhì)異常；圖像對焦清晰，無異常偽影；亮度均勻，可明顯分辨血管和視盤等主要眼部結(jié)構(gòu)。排除標(biāo)準(zhǔn)：圖像明顯分辨力不足或其他圖像拍攝異常；樣本資料不完整。

1.2 閱片者分組

依據(jù)閱片方式的不同將閱片者分為4組，即采用AI 閱片的AI 組；由3名具有5年以上眼底照片和眼底檢查經(jīng)驗的眼科醫(yī)師組成的高年資眼科醫(yī)師組；由3名具有5年以下眼底照片和眼底檢查經(jīng)驗的眼科醫(yī)師組成的低年資眼科醫(yī)師組；由3名無既往眼科檢查經(jīng)驗，在本研究開始前經(jīng)過系統(tǒng)閱片培訓(xùn)的心血管內(nèi)科醫(yī)師組成的心血管內(nèi)科醫(yī)師組。

1.3 多光譜眼底圖像標(biāo)注

采用分級標(biāo)注多光譜眼底圖像，共3級，即無眼底動脈硬化表現(xiàn)；小動脈反光帶增寬，輕度或無小動靜脈壓迫；較明顯的小動脈反光帶增寬，明顯動靜脈交叉壓迫。全部圖像均由2名資深眼底專家基于多光譜眼底圖像觀察結(jié)果判定為確定診斷，意見不一致時交由第3名眼底專家再次閱片，將定標(biāo)一致的結(jié)果作為閱片標(biāo)注的參考標(biāo)準(zhǔn)。

1.4 閱片方法

由AI 組和全部醫(yī)師組對所有眼底圖像進行閱片，其中AI 組由研究人員將圖像輸入軟件系統(tǒng)進行閱片，并保留自動診斷的結(jié)果；醫(yī)師組均通過RHA 自帶的電腦系統(tǒng)和閱片軟件對多光譜眼底圖像進行閱片，并保留閱片結(jié)果。同時，記錄AI 組和醫(yī)師組單張閱片時間。

1.5 統(tǒng)計學(xué)處理

采用SPSSAU 20.0統(tǒng)計軟件處理數(shù)據(jù)。不同閱片者的閱片結(jié)果與參考標(biāo)準(zhǔn)的比較采用加權(quán)Kappa系數(shù)進行評價，AI組與醫(yī)師組的比較以Kendall協(xié)調(diào)系數(shù)進行評價；AI組與各醫(yī)師組平均單張閱片時間的比較采用重復(fù)測量方差Bonferroni法分析，并根據(jù)球形度檢驗結(jié)果選擇Greenhouse-Geisser校正結(jié)果。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 閱片結(jié)果的一致性比較

高年資眼科醫(yī)師組、低年資眼科醫(yī)師組、心血管內(nèi)科醫(yī)師組共9名醫(yī)師的閱片結(jié)果與參考標(biāo)準(zhǔn)比較的加權(quán)Kappa系數(shù)依次為0.901、0.864、0.887、0.749、0.841、0.808、0.604、0.718、0.744，P＜0.01；AI 組的閱片結(jié)果與參考標(biāo)準(zhǔn)比較的加權(quán)Kappa系數(shù)為0.834，P＜0.01；一致性均較好。各組間比較，AI 組與高年資眼科醫(yī)師組比較的Kendall協(xié)調(diào)系數(shù)為0.887，χ2=528.633，P＜0.01，診斷水平接近；AI 組與低年資眼科醫(yī)師組和心血管內(nèi)科醫(yī)師組比較的Kendall協(xié)調(diào)系數(shù)分別為0.853、0.848，χ2=508.572、505.684，P＜0.01；心血管內(nèi)科醫(yī)師組和低年資眼科醫(yī)師組協(xié)調(diào)系數(shù)依次低于高年資眼科醫(yī)師組，但無顯著統(tǒng)計學(xué)差異。

2.2 閱片速度的比較

AI 組、高年資眼科醫(yī)師組、低年資眼科醫(yī)師組、心血管內(nèi)科醫(yī)師組的平均單張閱片時間分別為（1.52±0.29）、（14.70±1.74）、（22.36±2.43）、（43.10±7.08）s（圖2）。4組平均單張閱片時間比較，差異有統(tǒng)計學(xué)意義（F=3 134.857，P＜0.01）；組間兩兩比較，除高年資眼科醫(yī)師組VS 低年資眼科醫(yī)師組，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.01）（表1）。

表1 不同閱片組對多光譜眼底圖像標(biāo)注時間的比較

圖2 AI 組及醫(yī)師組平均單張閱片時間的比較

3 討論

動脈硬化的共同特點是動脈非炎癥性、退行性和增生性病變，一般包括老年性動脈硬化、動脈粥樣硬化和小動脈硬化等。視網(wǎng)膜血管是唯一能夠于活體內(nèi)直接觀察，并能夠分辨動靜脈的血管。任何導(dǎo)致全身動脈和小動脈硬化的疾病都可累及視網(wǎng)膜血管，因此，作為觀察窗口，眼底檢查可為許多全身疾病的診斷、治療和預(yù)后判斷提供客觀依據(jù)[22]。動脈硬化眼底主要表現(xiàn)包括視網(wǎng)膜動脈彌漫性變細，血管透明度降低，顏色褪色，反光帶變暗，血管走行平直，分支呈銳角等。最常見的分級和評估標(biāo)準(zhǔn)為Scheie 分類法，1級，小動脈輕度變細，光反射增寬，有輕度或無動靜脈交叉壓迫征；2級，較明顯小動脈變窄和光反射增寬，明顯動靜脈交叉壓迫；3級，小動脈銅絲狀，動靜脈交叉壓迫征明顯；4級，動脈銀絲狀，動靜脈交叉壓迫征嚴(yán)重。本研究中的受試者主要是常規(guī)體檢人群，故未收錄重度視網(wǎng)膜動脈硬化人群。

眼底病變與各類心腦血管疾病均有一定的相關(guān)性，一項對15 972例的大樣本研究表明，眼底病變與腦小血管疾病的發(fā)病及進展相關(guān)，且眼底病變與腔隙性梗死的相關(guān)性較非腔隙性梗死高[23]。急性腔隙性梗死患者視網(wǎng)膜動脈局限性狹窄，動靜脈交叉壓迫征以及廣泛的靜脈擴張征的檢出率均比較高，相較于無視網(wǎng)膜病變患者更易發(fā)生其他類型的腦梗死、腦白質(zhì)變和腦微出血[24]。因此，視網(wǎng)膜動脈硬化的早期診斷對于系統(tǒng)性疾病的早期發(fā)現(xiàn)尤為重要。

本研究比較了多光譜AI 閱片系統(tǒng)和醫(yī)師閱片的準(zhǔn)確性及一致性，結(jié)果顯示，AI 展現(xiàn)了和高年資眼科醫(yī)師基本等同的閱片能力，甚至略高于低年資眼科醫(yī)師和心血管內(nèi)科醫(yī)師。本研究中低年資眼科醫(yī)師組和心血管內(nèi)科醫(yī)師組的準(zhǔn)確性略低于AI 組和高年資眼科醫(yī)師組，但無顯著統(tǒng)計學(xué)差異。AI 閱片克服了不同醫(yī)師的知識構(gòu)成不同、標(biāo)注時的心理狀態(tài)與精力存在差異以及隨著時間推移帶來的記憶力和理解力的改變等主觀差異的影響，更適合疾病篩查場景[25]。本研究同時比較了AI 組與各閱片醫(yī)師組的單張閱片時間，結(jié)果顯示，AI 組總體領(lǐng)先于醫(yī)師組，高年資眼科醫(yī)師組與低年資眼科醫(yī)師組的平均單張閱片時間接近，但心血管內(nèi)科醫(yī)師組的平均單張閱片時間明顯延長，這是因為其對眼科疾病的相關(guān)知識了解較淺，缺乏對眼底病變診斷的經(jīng)驗，且對病變的病理基礎(chǔ)認(rèn)識不足而不能適應(yīng)閱片工作，結(jié)合其在診斷準(zhǔn)確性上的不足，本類AI 的開發(fā)可能更適合全科醫(yī)師的使用。本研究的局限性在于未考慮多種多光譜成像系統(tǒng)采集圖像識別的通用性和兼容性能，且僅比較了輕度視網(wǎng)膜動脈硬化人群的眼底圖像，尚需要進一步完善，未來需要在此方向進行多中心和多層級的臨床研究驗證。綜上所述，通過AI 和多光譜眼底成像技術(shù)的結(jié)合能夠提升醫(yī)師對視網(wǎng)膜動脈硬化的閱片質(zhì)量和閱片速度，降低開發(fā)難度，利于不同資質(zhì)的醫(yī)師，尤其是全科醫(yī)師和年輕醫(yī)師快速掌握該疾病的診斷和篩查方法。