眼底疾病智能诊断技术的主要挑战和前景

目前，眼底彩照智能诊断研究面临的挑战主要有以下几个方面：第一，大规模训练数据的获取困难。深度学习的算法模型若要达到较高的准确率，通常采用有监督学习的方式，而有监督学习的训练往往需要大量带有标签的数据。但在医学领域，临床采集的眼底彩照不仅成本高昂，而且由于数据分散、患者隐私保护等因素，需要经过数据整合、个人信息脱敏等处理后才能用于训练算法模型，并且每张图片的标签都需要拥有医师资格证的眼科专业人士进行手工标注，耗时费力。因此，大规模训练数据集的匮乏是制约当前眼底彩照智能诊断研究的主要因素。第二，近年来迅速发展的深度学习算法虽然在许多领域都取得了与人类相媲美的准确率，但是深度学习中卷积神经网络为非线性模型，难以解释其内部的工作机制，是一种“黑箱”模型。然而医学诊断需要高可靠性，人工智能的诊断依据需要与长久以来积累的医学知识相一致，显然缺乏可解释性的深度学习算法是不符合这一要求的，这就限制了深度学习系统在数据驱动相关分析中的应用。第三，在商业上使用医学采集的临床数据，不仅要求对临床数据进行脱敏处理以保护患者的个人信息，同时还需要得到患者的知情同意，以及伦理审查委员会的批准。对临床数据的隐私保护、防止泄露隐私用来商业化谋利和其他可能出现的社会伦理问题，都是眼底彩照智能诊断研究面临的种种挑战。

近年来随着硬件和软件技术的快速进步，基于眼底彩照的眼底疾病智能诊断系统迅速发展，其中大多数系统都处于评估或临床验证阶段。除此之外，一些半自动和手动的计算机辅助诊断系统已被广泛应用，许多临床出版物已经刊登了它们的用法。人工智能算法和计算机辅助诊断技术是追求高效率和高准确率的现代医疗必不可少的一部分。