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國內(nèi)教授團(tuán)隊(duì)牽頭合作推出近視發(fā)生智能預(yù)測模型

發(fā)布時(shí)間:2024-08-19
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近視已成為全球公共衛(wèi)生難題,及早發(fā)現(xiàn)并預(yù)測高風(fēng)險(xiǎn)兒童對預(yù)防近視及其并發(fā)癥至關(guān)重要?,F(xiàn)有近視預(yù)測模型大多依賴睫狀肌麻痹后的等效球鏡(SE)和眼軸長度(AL)等參數(shù),盡管預(yù)測準(zhǔn)確,但在大規(guī)模篩查中面臨局限,尤其是在醫(yī)療資源匱乏的地區(qū)。此外,前期模型主要關(guān)注近視檢測和高度近視風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測,未充分考慮干預(yù)需求。


近日,上海市眼病防治中心許迅教授與何鮮桂教授,上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系盛斌教授,及香港中文大學(xué)Chi Pui Pang(彭智培)教授等多地學(xué)者共同在《npj Digital Medicine》(IF:15.2)上發(fā)表了題為A Deep Learning System for Myopia Onset Prediction and Intervention Effectiveness Evaluation in Children的研究論文。該研究開發(fā)了名為DeepMyopia的深度學(xué)習(xí)算法,通過分析兒童青少年的視網(wǎng)膜眼底圖像,預(yù)測近視發(fā)生,并識別高風(fēng)險(xiǎn)個(gè)體,為個(gè)性化干預(yù)提供決策支持。


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圖1 本文于2024年8月在《npj Digital Medicine》在線發(fā)表


研究方法 


DeepMyopia基于視網(wǎng)膜眼底圖像、眼軸長度、年齡和性別進(jìn)行輸入,在非睫狀肌麻痹的情況下實(shí)現(xiàn)了高效操作(圖2)。與傳統(tǒng)的睫狀肌麻痹驗(yàn)光相比,DeepMyopia避免了時(shí)間消耗、家長不接受等問題,顯示出在大規(guī)模篩查中的實(shí)際可行性。該系統(tǒng)首先在上海的大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了嚴(yán)格的驗(yàn)證,隨后在中國多個(gè)地區(qū)(包括北京、廣州、香港、昆明、呼和浩特、烏魯木齊)的獨(dú)立數(shù)據(jù)集上進(jìn)行外部驗(yàn)證,表現(xiàn)出比較理想的預(yù)測精確性和穩(wěn)定性。


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圖2 DeepMyopia示意圖概述


研究結(jié)果


通過結(jié)合兒童的視網(wǎng)膜眼底圖像及非睫狀肌麻痹的眼科參數(shù),DeepMyopia能夠準(zhǔn)確預(yù)測未來三年內(nèi)的近視發(fā)生(圖3),并在內(nèi)部測試集中實(shí)現(xiàn)0.908、0.813、0.810的AUC值,外部測試集中也保持了穩(wěn)健的表現(xiàn),優(yōu)于純眼底圖像模型和非睫狀肌麻痹臨床模型,與睫狀肌麻痹臨床模型性能相當(dāng)。


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圖3 四種模型預(yù)測未來三年近視發(fā)病的性能


DeepMyopia在近視發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的分層中表現(xiàn)出色,能夠有效區(qū)分低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)群體,Kaplan - Meier曲線顯示兩組在內(nèi)部和外部測試集上顯著分離(圖4)。


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圖4 根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分層結(jié)果近視發(fā)生的生存曲線


在后續(xù)的模擬隨機(jī)對照試驗(yàn)中,研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步探討了DeepMyopia在近視風(fēng)險(xiǎn)分層中的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。結(jié)果表明,利用 DeepMyopia區(qū)分高低風(fēng)險(xiǎn)兒童后,基于相應(yīng)強(qiáng)度的干預(yù)措施,可預(yù)防更多近視發(fā)生(圖5)。


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圖5 DeepMyopia輔助干預(yù)的模擬隨機(jī)對照試驗(yàn)


此外,研究團(tuán)隊(duì)通過Markov模型評估了DeepMyopia在減少近視疾病負(fù)擔(dān)方面的有效性(圖6)。結(jié)果顯示,與未強(qiáng)化干預(yù)的常規(guī)組相比,DeepMyopia輔助干預(yù)能夠增加0.75(95%CI:0.53,1.04)質(zhì)量調(diào)整生命年(QALYs),避免失明年數(shù)為每100萬人 13.54(95%CI:9.57,18.83)年。


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圖6 Markov模型模擬從正常到近視、病理性近視以及近視相關(guān)失明的一生經(jīng)歷


研究結(jié)論


基于眼底圖像和非睫狀肌麻痹眼部參數(shù)的 DeepMyopia 在預(yù)測近視發(fā)病方面表現(xiàn)出色,可預(yù)測未來三年近視發(fā)生,準(zhǔn)確識別近視高風(fēng)險(xiǎn)個(gè)體,針對性開展強(qiáng)化干預(yù),有效減輕近視疾病負(fù)擔(dān),為兒童近視的早期檢測和干預(yù)指導(dǎo)提供了一種可靠而高效的工具,在實(shí)際公共衛(wèi)生大規(guī)模篩查中具有巨大潛力。

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