糖尿病相关视力下降筛查?人工智能来拯救我们

你知道印度有“世界糖尿病之都”的荣誉吗?卡塔尔世界杯4强赔率¹．这些估计表明，印度的糖尿病负担正在增加，而且速度很快。国际糖尿病联合会2019年地图集估计，截至2019年，印度成年人中约有7700万例糖尿病病例。它还预测，这一数字将在2030年攀升至1.01亿，在2045年攀升至1.34亿²．

糖尿病的疾病负担不仅仅来自糖尿病，还有与之相伴的各种并发症。糖尿病已成为全球第五大致盲原因。糖尿病视网膜病变是全球糖尿病患者视力损害和失明的主要原因之一¹．糖尿病视网膜病变是糖尿病影响视网膜的一种眼部并发症，虽然在早期阶段没有症状，但如果不及时治疗，可能会发展为永久性视力丧失。

好消息是，DR导致的视力下降是完全可以预防的，前提是及早发现，并严格遵守医生的建议^3.．不过，第一步是得到诊断。DR可以通过眼科医生进行的DR筛查和眼科检查进行诊断⁴．

然而，在印度，诊断本身就是一项挑战。诊断DR变得困难有几个原因⁵：
地点:如果你住在小城镇或农村地区，眼科专家很可能很少。由于医生的病例量很大，预约可能需要等待很长时间⁵．

时间:处于工作年龄段的DR患者可能会面临某些问题。如果你有灵活的时间安排，或者你的工作允许你在工作日的中间预约医生，那太好了!如果不是，你可能会推迟，因为说实话，谁有时间在医生的候诊室里呆半天呢?特别是如果你无法承受休假和随之而来的工资损失的话⁵．

即使你有灵活的工作时间，住在大都市，也能负担得起高质量的医疗服务，训练有素的眼科医生与糖尿病患者的比例也是惊人的。特别是考虑到你每年都需要检查DR，因为它是一种进行性疾病，而且患糖尿病的时间越长，风险就越大⁶．

印度约有12000名眼科医生(约3500名训练有素的视网膜专家)¹．如前所述，到2030年，印度糖尿病患者预计将超过1亿人²．也就是说，每8333名糖尿病患者中就有一名眼科医生。即使所有这些人都住在他们的眼科医生附近，医生也几乎不可能每年都去看他们的年度DR检查。

据印度视网膜协会联合秘书Manisha Agarwal博士说，医学界非常意识到这一差距，并将其集体目光转向人工智能解决方案，使他们能够筛查更多的人，同时只把时间花在那些真正需要专家的病例上。这些听起来像是相互矛盾的目标，但考虑一下:虽然DR筛查需要一个训练有素的眼科医生，但实际的诊断和治疗计划也是如此!

如果有一种方法可以过滤掉没有DR的病例，这样医生就可以把精力集中在那些真正需要帮助的人身上呢?人工智能可能是答案。

301名2型糖尿病患者在印度的一家三级糖尿病护理中心使用基于智能手机的设备Remidio“眼底手机”(FOP)进行了视网膜摄影。对296例患者的视网膜图像进行分级。眼科医生检测出DR 191例(64.5%)，AI软件检测出DR 203例(68.6%)，视力威胁DR 112例(37.8%)，AI软件检测出DR 146例(49.3%)。⁷

人工智能的编程方式是，它会标记案件，即使它怀疑DR是存在的。这就是为什么人工智能的数字高于眼科医生的数字。这是因为人工智能的目的是过滤掉明显的用例。如果有疑问，它会把病例转给眼科医生。

Radical Health联合创始人里托·迈特拉(Rito Maitra)表示:“Radical Health所构建的和我们的目标是推广使用人工智能读取图像的能力，这样读取的每一张图像都能立即产生结果，而不需要在每个角落都有视网膜专家。有糖尿病专家、家庭医生、初级保健诊所、政府机构、地区医院……这是可以在任何地方和任何地方做的事情。”Radical Health的交钥匙人工智能解决方案已经被多家医疗保健提供商使用。

人工智能解决方案有几个优势⁸．不再需要在医生那里等待很长时间，因为现在人工智能可以给你一个初步的结果，你只会在真正需要的时候去看医生。此外，该测试也可以部署在偏远的农村地区，这些地区无法成为眼科专家轮岗的一部分。训练有素的技术人员可以进行测试，并根据测试结果将患者转介到最近城镇的眼科医生那里进行进一步治疗。

结论

DR被称为“视力的无声杀手”，但其实不必如此。差距在于公众对这一问题的认识。毕竟，如果每个糖尿病患者都知道他们必须每年做一次DR检查，那就没有理由不让它成为过去，就像我们对其他一些我们不再记得的疾病所做的那样。

带着这一崇高的目标，并弥补对糖尿病视网膜病变筛查重要性的认识不足，Network18与诺华联合发起了Netra Suraksha计划。这是该倡议的第二季，旨在进一步提高对DR的认识，消除神话并促进预防性眼科检查。

参观Netra Suraksha，以了解更多有关糖尿病视网膜病变的资料，以及如何预防由此引致的视力下降。

来源:

1. Pandey SK, Sharma V. 卡塔尔世界杯4强赔率2018年世界糖尿病日:与正在流行的糖尿病视网膜病变作斗争。《印度眼科杂志》2018年11月;66(11):1652-1653。可以在:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6213704/[进入2022年8月4日]
2. IDF地图集，国际糖尿病联合会，2019年第9版。可以在:https://diabetesatlas.org/atlas/ninth-edition/[进入2022年8月4日]
3. Abràmoff MD, Reinhardt JM, Russell SR, Folk JC, Mahajan VB, Niemeijer M, Quellec G.糖尿病视网膜病变的自动早期检测。眼科杂志。2010 Jun;117(6):1147-54。可以在:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2881172/[进入2022年8月4日]
4. 糖尿病并发症。可以在:https://www.diabetes.org.uk/guide-to-diabetes/complications[进入2022年8月25日]
5. Kumar S, Kumar G, Velu S，等，患者和提供者对糖尿病视网膜病变筛查障碍的看法:来自印度南部的探索性研究。BMJ公开赛2020;10:e037277。doi: 10.1136 / bmjopen - 2020 - 037277。可以在https://bmjopen.bmj.com/content/10/12/e037277[2022年9月6日访问]
6. Ramachandran Rajalakshmi, Umesh C Behera, Harsha Bhattacharjee, Taraprasad Das, Clare Gilbert, G V S Murthy, Hira B Pant, Rajan Shukla, SPEED研究小组。印度糖尿病患者眼疾谱(SPEED)。报告2。印度2型糖尿病患者的糖尿病视网膜病变和威胁视力的危险因素印度J Ophthalmol. 2020 Feb;68(增刊1):S21-S26..可以在https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31937724/[2022年8月25日访问]
7. 吴晓明，王晓明，王晓明，王晓明。基于人工智能的糖尿病视网膜病变自动检测方法研究。眼睛(Lond)。2018年6月,32(6):1138 - 1144。可以在:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5997766/[进入2022年8月4日]
8. Revelo AI主页。可以在https://revelo.care/[2022年9月6日访问]

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