常见眼病智能问答系统应用价值调查分析

目的研发针对常见眼病的智能问答系统,并调查和评估其在互联网医院平台的应用效果,为医疗服务模式和技术创新提供借鉴。方法利用自然语言处理技术研发常见眼病智能问答系统,通过对预先录入的结构化知识进行解析分词和关键词采集绑定等处理,经过搜索引擎为用户提供准确的问答内容。并通过功能、性能测试,完成互联网医院的部署。收集2020年2月1—29日期间使用常见眼病智能问答系统的数据资料,对患者的人口学信息、问诊时间、咨询疾病类别、咨询内容、服务评价等进行分析。结果在中山大学中山眼科中心互联网医院成功研发出具有智能导诊服务和眼病术后智能咨询模块的常见眼病智能问答系统,测试结果表明智能问答系统的可重复性为100.0%,准确性为99.8%,可24 h持续在线服务。2020年2月1—29日期间中山眼科中心互联网医院常见眼病智能问答系统总服务患者6462人次,其中男3082人次,占47.7%,女3380人次,占52.3%。患者的平均年龄为32.3岁。1135例患者使用了智能导诊服务,占17.6%,5375例患者使用了眼病术后智能咨询模块,占82.4%。平均每日使用常见眼病智能问答系统的患者为223人次,最高每小时服务74人次。分别有25.6%(38/148)和36.4%(54/148)的患者对常见眼病智能问答系统的服务效率表示非常满意和比较满意;24.3%(36/148)和37.8%(56/148)的患者对常见眼病智能问答系统的服务质量分别表示非常满意和比较满意。结论常见眼病智能问答系统具有较高的可重复性和准确性。基于互联网医院平台的智能问答系统应用可满足患者24 h医疗咨询需求,降低医院交叉感染风险和医务人员的工作压力。

新冠疫情期间眼病患者线上问诊模式与影响因素分析

目的:新型冠状病毒疫情期间,中山大学中山眼科中心在严格防控疫情的前提下及时开展免费线上“专家问诊”服务,眼科医师在线答疑以满足眼病诊疗需求。本研究对疫情期间眼科患者线上问诊的需求与模式进行分析,为眼科互联网诊疗体系的优化提供依据。方法:前瞻性观察性研究。本研究分析了2020-02-01/03-15期间,使用中山眼科中心互联网医院“专家问诊”服务患者的基线特征。针对其中重复问诊的患者,随机抽取等量单次问诊患者作为对照,比较单次问诊与重复问诊患者的基线特征、就诊目的、疾病类型、眼病数量,并对患者问诊次数的影响因素进行分析。结果:研究期间“专家问诊”共线上服务患者9831人次,其中单次问诊3919人次,5912人次来源于1967人的重复问诊。随机抽取1967名单次问诊者与上述重复问诊者对比,单次问诊与重复问诊患者的年龄、性别分布无统计学差异(P=0.897,0.482)。两组就诊目的均以“旧病复诊”占比最高(59.7%,64.9%)。从构成比上看,与单次问诊患者相比,重复问诊患者中,就诊目的为新发不适者较少,旧病复诊与术后复查者较多,眼表、眼底、葡萄膜疾病患者较多,患有两种及以上眼病者占比较多。回归分析显示屈光患者倾向单次问诊,而旧病复诊、术后短期复诊患者,眼底、葡萄膜疾病患者倾向重复问诊。旧病复诊、术后随访较新发不适患者重复问诊的次数更多;晶状体与青光眼/疑似青光眼疾病重复问诊次数较少,眼表疾病重复问诊次数较多。结论:疫情期间眼科患者线上就诊主要目的为旧病复诊。疾病种类、就诊目的与眼病数量均影响患者是否重复问诊及问诊次数,应根据患者的就诊需求与模式调整眼科不同亚专科线上接诊医生的数量与排班。互联网医疗对新发不适患者的诊疗能力有待进一步提高。

新冠肺炎疫情期间眼科互联网人工智能诊疗服务开展效果分析

目的:分析疫情期间眼科互联网人工智能诊疗服务开展的方式和效果,为眼科医疗机构同行提供参考。方法:纵向观察性研究。观察分析2020年2月期间,患者通过在线专家问诊和人工智能咨询的人次总数、日平均数、每日不同时段数量、服务范围变化,同时与现场患者诊疗数量、2019年同期门急诊量进行比较。结果:中山眼科中心互联网医院线上服务患者共13543人次,线下现场服务患者共8223人次,未发现新冠肺炎病例。夜间时段线上人工智能问诊量远超线上、线下专家服务量。线上线下日均诊疗量显著高于2019年同期节假日门急诊日均水平。结论:眼科互联网人工智能诊疗服务与传统的眼病诊疗模式优势互补,在有效防控新冠疫情的同时,更大地满足了眼病防治需求,可作为新型医疗服务模式推广。

白内障人工智能辅助诊断系统在社区筛查中的应用效果

目的:评估白内障人工智能辅助诊断系统在社区筛查中的应用效果。方法:采用前瞻性观察性研究方法对白内障人工辅助诊断系统的应用效果进行分析,结合远程医疗的模式,由社区卫生人员对居民进行病史采集、视力检查和裂隙灯眼前节检查等,将数据上传至云平台,由白内障人工智能辅助诊断系统和人类医生依次进行白内障评估。结果:受检人群中男性所占比例为35.7%,年龄中位数为66岁,裂隙灯眼前节照片有98.7%的图像质量合格。该白内障人工智能辅助诊断系统在外部验证集中检出重度白内障的曲线下面积为0.915。在人类医生建议转诊的病例中,有80.3%也由人工智能系统给出了相同的建议。结论:该白内障人工智能辅助诊断系统在白内障社区筛查的应用中具有较好的可行性和准确性,为开展社区筛查疾病提供了参考依据。

眼科数据中心和智能服务云平台的建设思路

建立标准化的数据中心有利于收集高质量数据资源与促进医学人工智能的发展,在医疗大数据的基础上建立不同应用场景的医疗人工智能系统,整合、搭建可满足多种疾病诊疗需求的智能服务云平台,全面提升智能医疗管理的效率。本文以眼科为研究基础,对眼科数据中心和智能服务云平台的建设经验进行总结分析,为眼科及其他专科开展人工智能研究、建立数据中心、搭建智能服务云平台等方面提供参考。

智能语音随访系统在先天性白内障患儿术后随访中的应用与分析

目的:探索智能语音随访系统在医疗场景中的新型应用服务模式并分析其在新冠肺炎疫情期间的应用效果,以此评估该系统应用于互联网医院开展医疗咨询服务的实际效能。方法:本研究应用智能语音随访系统针对先天性白内障患儿术后的常见问题进行回访。首先,针对随访目的,设计出完善的结构化随访内容与步骤。其次,部署智能外呼系统自动拨打用户电话,并通过语音识别技术对用户的每次应答进行识别,根据用户的应答自动跳转到下一个随访步骤,在完成一系列问答后根据用户的回答给出恰当的建议,实现电话随访的自动化与智能化。收集2020年2月24日至2月28日期间,智能语音随访系统随访的电话内容、呼叫时间、患儿资料等数据,采用描述性统计分析。结果:2020年2月24日至2月28日期间,中山大学中山眼科中心应用智能语音随访系统电话共随访1154例,其中收到有效回访数据561例,平均有效回访率48.6%。有效回访人群中,有204位(36.4%)家属认为疫情期间复诊时间延长,对宝宝眼睛的恢复有影响,309位(55.1%)家属认为对宝宝眼睛的恢复没有影响。360位(64.2%)先天性白内障患儿眼睛恢复情况良好,没有出现不良反应,169位(30.1%)患儿出现不良反应和体征,包括瞳孔区有白点,眼睛发红和有眼屎流眼泪等。统计患儿不同行为显示,有417位(74.3%)患儿佩戴眼镜,135位(24.1%)患儿没有佩戴眼镜,另有9位(1.6%)患儿佩戴眼镜情况不清楚,经常揉眼的患儿更容易出现眼睛发红(25.2%)、眼睛有眼屎或流眼泪(17.0%)和瞳孔区有白点(6.8%)等不良反应。结论:智能语音随访系统在临床随访中显示出巨大的应用潜力,可作为一种新型的智能医疗服务模式。

医学人工智能通识课程的效果评估

目的:分析医学人工智能通识课程“眼科人工智能的研发与应用”的开展效果,为相关医学人工智能通识课程的开展提供参考和借鉴。方法:纵向观察性研究。观察分析2020年秋季学期眼科人工智能的研发与应用通识课程学生人群,课程考核结果以及学生对课程的整体评价。结果:共有118名本科生同学参与了课程学习。其中大部分为低年级临床医学专业本科生。期中考核得分为77.21±10.07,有56位同学(47.46%)达到80分以上。期末考核得分为82.24±6.77,有91位同学(77.12%)达到80分以上。同学对课程的评分为98.76±3.55,超过90%的同学表示课程备课认真、授课条理清晰、表达准确。结论:本课程的顺利进展证明医学人工智能联合教学模式的可行性,理论和实践穿插的教学设置帮助同学们更好地掌握知识技术,完成教学目标。

基于移动终端的视力智能检查和管理系统的研发及临床应用价值评估

目的研发基于移动终端的视力智能检查和管理系统,并评估其实际临床应用效果。方法采用诊断试验研究方法,纳入2020年3月—5月在中山大学中山眼科中心就诊的儿童和青少年50例100眼,年龄3~14岁,平均(8.16±4.58)岁。使用JAVA及xcode11框架研发适用于Android及IOS平台的基于移动终端的视力智能检查和管理系统,采用实时测距、语音识别、手势识别等智能技术实现视力检查过程中的实时交互。所有受试者均接受双眼裸眼传统E字表视力检查和基于移动终端智能视力检查,2种方法配合眼数差异比较采用χ2检验,2种方法测定的LogMAR视力结果差异比较和一致性分析分别采用Wilcoxon符号秩检验和Kappa检验。结果成功研发适用于Android及IOS平台的基于移动终端的视力智能检查和管理系统,可检测的视力范围为0.1~1.5,视标大小和分辨率均达到视力检查表的国家标准,实现了3 m距离下准确的视力检查、智能交互、结果输出和自动建档功能。传统检查法和智能检查法测量配合眼数比例分别为99.0%(99/100)和98.0%(98/100),二者比较差异无统计学意义(χ2=0.338,P=0.561)。传统检查法和智能检查法测定的LogMAR视力分别为0.3(0.2,0.5)和0.3(0.2,0.5),二者比较差异无统计学意义(Z=-1.602,P=0.109),2种检测方法测定LogMAR视力的一致性较好(Kappa系数=0.885)。结论基于移动终端的视力智能检查和管理系统测定视力具有较好的准确性和可行性,可有效满足用户随时随地自测视力的需求,并可同步建立视觉健康档案,实现对视力情况的长期跟踪,在个性化眼健康管理新模式的发展中具有很好的应用价值。

混合型永存胚胎血管1例

永存胚胎血管(persistent fetal vasculature,PFV),也称永存原始玻璃体增生症(persistent hyperplastic primary vitreous,PHPV),是一种先天性眼病,多发现于婴幼儿时期。因大多数患儿单眼发病、症状隐匿,且易被误诊为单纯的先天性白内障,常常延误手术治疗的最佳时机。因此,正确的诊断和适宜治疗方式的选择对于患儿视功能的预后尤为重要。本文报道了1例6岁6个月的男性患儿,诊断为混合型PFV,眼部特征表现为先天性白内障和黄斑区结构错位。

疫情防控专题:新型冠状病毒疫情期间线上学习相关眼健康问题及预防措施

本文于2020年2月20日预出版于中华眼科杂志官网。目前我国对2019新型冠状病毒疫情的防治工作正处于关键时期,延迟开学是减少校园内交叉感染、保护儿童和青少年身体健康、共同抗击疫情的重要举措。与此同时,远程教学模式的大规模开展导致儿童和青少年的学习模式和用眼习惯发生巨大转变,其对儿童和青少年视觉健康的潜在影响不容忽视。本文对线上学习相关眼健康问题和眼科疾病进行总结,并提出针对性的预防措施,为儿童和青少年在线上学习期间的视功能保护提供有效指导。

儿童眼病的人工智能研究进展

儿童处于视觉系统发育的关键时期,在此期间发生眼病容易导致不可逆的视功能损伤,造成沉重的家庭和社会经济负担。早发现早治疗一直是儿童眼病防治的重点,但受限于小儿眼科医生的不足,开展大规模的筛查工作十分困难。随着数据处理技术的巨大进步,人工智能在医学领域的应用呈现指数型的增长。目前人工智能在早产儿视网膜病变(ROP)、先天性白内障、斜视、屈光不正和视功能筛查等领域已经得到广泛的研究和应用。人工智能在多种儿童眼病的早期筛查、诊断分期、治疗建议及预后预测中都有着优秀的表现。但儿童眼病的受重视程度远不及成人眼病,仍有许多问题亟待解决。

溴芬酸钠滴眼液在先天性白内障围手术期中的应用研究

目的评估在先天性白内障围手术期使用溴芬酸钠滴眼液对减少术后短期炎症和高眼压的作用。方法前瞻性随机对照研究。选取2016年4月～2017年4月就诊于中山大学中山眼科中心拟行白内障手术并符合入选标准的先天性白内障患儿分为研究组25例(34眼)及对照组29例(35眼)。对照组术后使用妥布霉素地塞米松滴眼液及眼膏,研究组术前术后联合使用溴芬酸钠滴眼液,同时减少妥布霉素地塞米松用量。通过观察两组术前、术后1周、术后1个月的炎症反应、角膜水肿、眼压和后发性白内障等并发症的组间对比(独立样本t检验),比较两组用药方案的疗效。结果本研究共纳入54例患儿,其中研究组25例,对照组29例。研究组和对照组患儿的眼压(13.44±2.84及14.54±3.01 mm Hg,P=0.123)和中央角膜厚度(554.88±49.42及576.91±49.08μm,P=0.068)在术前差异无统计学意义。术后1周时,两组患儿眼压和中央角膜厚度均较术前明显上升,在术后1月下降。术后中央角膜厚度的变化差异无统计学意义。术后1周时,研究组眼压低于对照组(15.11±5.18及18.70±8.92 mm Hg,P=0.045)。研究组和对照组在术后1周的高眼压患者(> 21 mm Hg)比例分别为8.82%(3/34)和20.0%(7/35);术后1月的高眼压患者比例分别为2.94%(1/34)和5.71%(2/35)。研究组在术后的炎症反应和后发性白内障总分均低于对照组。结论先天性白内障围手术期使用溴芬酸钠滴眼液可以有效降低术后炎症和并发症,是一种合理有效的用药方案。