近日，魏文斌教授团队的研究成果《利用深度学习技术基于眼底照片预测全身疾病的系统性综述》发表于Nature子刊EYE。这是本团队研究第5次登上《自然》系列期刊。
研究背景
眼是全身唯一可以在直视下无创窥见血管和神经的器官，眼部血管和神经与全身血管和神经存在广泛的关联和映射。眼底血管的管径、分支夹角和曲度可反应人体微循环的早期结构改变，而视网膜和视神经则是中枢神经系统的外部延伸。眼底照是一种被逐渐公认的可用于早期疾病筛查和健康监测的潜在手段。
近年来，深度学习技术在分析眼底图像方面取得了显著进展，与人工阅片相比，深度学习能够识别和量化更细微的眼底生物学特征，甚至可以展现出超越人类的分析能力。可用于广泛的筛查，风险预警和行为干预，在深度学习算法大规模应用于临床之前，需要先评估其方法学的科学性和临床可用性。本研究首次利用国际公认的方法学评价指南，从文章设计、报道透明度、偏倚风险和模型成熟度四个方面系统性评估了目前发表的利用深度学习技术基于眼底照片预测全身疾病的文章。
研究方法及结果
本研究系统性回顾了截止到2023年8月22日前发表于OVID和Embase两大数据库的所有文章，共检索到4969篇文章，最终纳入符合要求的文章31篇。
在文章设计方面，本团队从疾病类型、数据来源、数据可视化等方面对所有文章进行了提取。研究表明心血管及其相关疾病（32%）、糖尿病相关疾病（23%）、性别（19%）和年龄（19%）是最受关注的深度学习评估领域（图1）。多数研究采用回顾性设计（52%），16%的研究完成了严谨的前瞻性外部验证。20项研究（65%）提供了热图或显著性图使学习过程可视化，其中大部分深度学习的信息来自于血管弓和视盘。
在报道透明度方面，本研究以2015年发表的TRIPOD (transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis) 量表为基础进行评估。该量表包含29个条目，旨在评估文章报道的全面性与公正性。为评估研究的可重复性，本团队通过邮件联系了所有研究的通讯作者，其中35%的研究提供了可供验证的深度学习算法的代码和数据来源。
在偏倚风险方面，本团队采用2019年发表的评估工具PROBAST (prediction model risk of bias assessment tool)，从研究参与者、主要结局、数据分析三个方面进行评估。高偏倚风险的主要原因是对缺失数据的不恰当处理，如对缺失数据直接排除或不报道等。有52%的研究对模型过拟合问题进行了考虑并妥善处理。
在模型成熟度方面，本团队采用了国际公认的分类方法，根据模型有无外部验证和有无应用于临床划分为4类。覆盖更广泛、分布更均匀的数据集可以对医疗条件欠发达地区的医生提供更有效的指导。研究表明。每年新开发的深度学习算法数量递增，且模型越来越成熟，更贴近临床实际应用。
讨论及结论
本团队研究首次使用国际公认的方法学量表对目前发表的利用深度学习技术基于眼底照片预测全身疾病的文章进行了系统性回顾。方法学严谨的深度学习算法可以实现疾病筛查的可及性和可负担性，极大减少了医疗成本，其迅猛发展已展现出强大潜力。我们的研究表明，通过有针对性的方法学改进可以进一步提高深度学习模型的研究质量，促进其临床应用转换。
作者简介
魏文斌，首都医科大学附属北京同仁医院副院长，眼科学院副院长，主任医师，教授，博士研究生导师，国内外著名眼底病专家。国家卫健委突出贡献中青年专家，享受国务院政府津贴，白求恩奖章获得者，中央保健会诊专家。入选首批国家级和北京市新世纪“百千万”人才工程，国家特支计划工程首批领军人才。从事眼科临床工作36年，擅长眼底病的诊断和治疗，尤其在视网膜脱离、眼内肿瘤的诊疗方面积累了丰富的经验，完成复杂性玻璃体视网膜显微手术万余例。在专业学术期刊发表SCI论文203篇，发表中文学术论文367篇，主编专著28部；授权国家专利11项，承担国家自然科学基金等国家级和省部级科研项目共28项。现任《中华眼科杂志》《中华眼底病杂志》《眼科》《实用防盲技术杂志》副主编，《中华医学杂志英文版》、《中华实验眼科杂志》等十余种专业杂志编委。
李宜桐，中共预备党员。研究方向为眼底人工智能研究及近视的发病机制探究。发表SCI论文8篇，以第一作者或共同第一作者在《EYE》、《British Journal of Cancer》杂志发表论文2篇，中文核心论文1篇。
董力，中共党员，首都医科大学附属北京同仁医院眼底科医师，入选北京同仁医院青年拔尖人才。研究方向为高度近视的发病机制与治疗，以及眼科人工智能研究。主持局级课题1项、院内基金1项，以第一作者或共同第一作者发表SCI论文28篇，中文论文7篇，起草国家行业标准1项，授权国家专利4项，参编参译眼科专著6部，国内外学术会议发言15次。
张瑞恒，中共党员。研究方向为诱导近视发展机制及眼底疾病的人工智能识别。以第一作者在《Eclinicalmedicine》、《JAMA Network Open》、《British Journal of Cancer》、《Investigative Ophthalmology & Visual Science》等杂志发表论文15篇，累计影响因子79.3，发表中文核心论文2篇,国际学术会议作专题发言2次、国家级会议发言3次；获批专利1项，申请专利2项，参编学术专著1部。
期刊简介
Eye期刊是Nature旗下子刊，英国皇家眼科医师学会的官方期刊，JCR分区Q1。致力于为全球眼科医师提供高质量的、学术严谨的、最新进展的临床和实验室研究文章。其核心目标是通过不断发展的科学研究，推进眼科的科学和临床实践。
