近日，由中华医学会儿科分会眼科学组组长梁建宏教授主导、联合北京大学人民医院眼科邓洵医师、大医同盟医生集团、北京大学数学系孙猛教授团队合作研究发明的早产儿眼底病变人工智能筛查系统(通过人工智能机器学习读取识别眼底影像对早产儿视网膜病变及儿童常见眼底进行筛查，准确率高达93%)专利技术已正式获批。
ROP全球儿童致盲首因
世界卫生组织的统计数据显示，发展中国家约有100万儿童盲患者。其中，30%～70%是可以避免的。其中，早产儿视网膜病变（ROP，早产儿和低体重儿发生的一种视网膜血管增生性病变）是全世界儿童失明的首位原因。
说明性文字：
早产儿视网膜病变(retinopathy of prematurity，ROP)是指在孕36周以下、低出生体重、长时间吸氧的早产儿，其未血管化的视网膜发生纤维血管瘤增生、收缩，并进一步引起牵拉性视网膜脱离和失明。
世界卫生组织（WHO）报告显示，全球每年约出生 1500 多万早产儿。其中，中国每 10 名新生儿就有超过 1 例早产儿，早产儿数量居世界第二。我国婴幼儿眼病筛查异常率约 14%。
ROP发病率上升，早筛缺人才
随着全面鼓励二孩生育政策出台，高龄产妇、试管婴儿增多，早产儿的比例增加；同时，围产医学和新生儿学突飞猛进的发展，早产儿、低体重儿的存活率明显提高，ROP的发病较前有上升趋势。早期筛查和及时的治疗可以阻止病变的发展，有研究表明，早期发现ROP的治愈率可达 95%以上。
欧美发达国家较早重视ROP的筛查工作，我国于2004年出台“早产儿治疗用氧和视网膜病变防治指南”，ROP的筛查工作得到快速推进，并在全国范围内展开，对象从早产儿逐渐扩大至新生儿的眼部检查和普筛。数据显示，针对胎龄
影响ROP筛查结果的因素很多，受经济水平、人才、技术、设备的限制，各地区的筛查工作水平差异显著，但集中体现在能够进行ROP筛查和诊断的专家稀缺、经过良好ROP诊断培训的新生儿眼科医生缺乏，造成了巨大的专业人才空白，尤其是欠发达地区，导致患儿家庭难以及时获得专业的眼底筛查和诊断。
ROP人工智能筛查系统补空白
由中华医学会儿科分会眼科学组组长梁建宏教授主导，联合北京大学人民医院眼科邓洵医师、大医同盟医生集团、北京大学数学系孙猛教授团队共同合作开发的ROP人工智能筛查算法及系统能够自动、准确、及时、可量化地对眼底影像进行识别和筛查，辅助初筛、随访、复筛的环节，减少漏筛，有效协助医生的诊断、提高诊断效率，为及早的诊断、治疗提供可靠的技术保障 。
ROP人工智能筛查系统及算法提炼了中华医学会儿科分会眼科学组组长梁建宏教授团队、国内早产儿视网膜病变及儿童常见眼底病领域的权威专家等的知识、技术、经验，将其纳入了数学模型。经过大量眼底图像标注和验证，ROP 人工智能筛查算法及系统实现了ROP病程五个阶段及 AP-ROP的智能化影像识别。
通过ROP人工智能筛查系统将专家知识、经验等有效地传递到给在该领域没有丰富经验的医生，帮助基层、欠发达地区的医疗机构等及时准确地诊断出ROP及相关的儿童眼病，有效降低儿童盲发生率，消灭因为未及时发现的 ROP所造成的新增儿童盲人，减少千万家庭遗憾，减少低视力及眼盲的儿童的社会开支和负担，提高人口质量。
AI助力ROP早筛诊断 眼科智慧再升级
该专利核心技术由大医同盟医生集团IT研发团队经过2年多的研究和技术实现，并由北京大学数学系孙猛教授团队指导开展算法优化、完善，利用机器学习、卷积神经网络强大的特征提取能力和生成对抗网络快速收敛能力和小样本拟合能力，基于二者的优点，使得数据增强、获得特征更多、过拟合减少，进而提高识别准确率，目前内部测试准确率高达93%。
未来，基于该AI算法技术的模式，将国内快速开展ROP及其他眼科学影像识别的机器学习和训练，扩大眼病范围，并持续性地对核心医学影像智能图识算法优化。目前该项目已在济南国际医学中心落地孵化，并辐射济南为中心的周边地区提供技术和服务。
通过与各地区医疗、科研机构的合作，共同进行人工智能技术的研发和系统的推广，快速形成人工智能技术优势、医疗专业人才优势、技术服务规模优势，带动地区整体医疗人工智能水平。
梁建宏博士
主任医师，副教授，北京大学人民医院眼科副主任
擅长领域：各种玻璃体视网膜手术；小儿眼底病特别是早产儿视网膜病变的防治；视网膜母细胞瘤、脉络膜黑色素瘤、脉络膜转移癌、视网膜和脉络膜血管瘤等各种眼内良恶性肿瘤的现代保眼治疗。
社会任职：中华医学会儿科分会眼科学组组长，中华眼底病杂志编委，中华眼科杂志通讯编委，中华医学会眼病理学组委员，中华医师学会眼病理学组委员，北京市医疗事故鉴定委员会成员，中华医学会眼科学分会会员。
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