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《基于眼底图像应用ai技术评估心血管病发病风险的专家共识》正式发布-js555888金沙

编辑:柳暮雪   时间:2023-07-04 08:50  来源:中国网  阅读量:18933     

6月30日~7月2日,中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会学术会议暨甘肃省第一届健康管理发展大会在兰州召开。会上,由中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会联合中华医学会心血管病学分会和中国健康管理协会健康体检分会,组织多学科专家共同制定的《基于眼底图像应用ai技术评估心血管病发病风险的专家共识》正式发布。

《专家共识》发布会现场

心血管病主要包括冠心病和脑卒中,是国人的“头号杀手”,其患病及死亡人数持续走高。2023年6月,国家心血管病中心发布的最新《中国心血管健康与疾病报告2022》指出,在我国城乡居民疾病死亡构成比中,心血管病占首位,2020年分别占农村、城市死因的48.00%和45.86%;每5例死亡中就有2例死于心血管病;由于居民不健康生活方式流行,有心血管病危险因素的人群巨大,人口老龄化加速,我国心血管病发病率和死亡率仍在升高,疾病负担下降的拐点尚未出现。

“心血管病发病风险评估是心血管病预防工作的重要基础,但实际工作中存在诸多困难,如何利用新技术使这项工作变得简单易行,利用眼底图像和ai技术是一个关键突破口。”中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会主任委员、北京大学临床研究所常务副所长武阳丰教授介绍,传统的心血管病发病风险评估方法需要事先采集血压、血脂、bmi等相关信息,之后应用回归模型计算得到心血管病发病风险。而基于眼底图像应用ai技术评估心血管病发病风险的方法具有即时、无创、易操作、成本低等优点。

中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会主任委员、北京大学临床研究所常务副所长武阳丰教授

“眼底视网膜上分布有大量血管,这些血管与全身血管相连,而且是全身唯一可以通过照相直接观察到的血管,它的健康与否反映了全身血管的健康状态,可以说是全身血管的‘晴雨表’。”武阳丰教授说道。2021年8月,由北京大学临床研究所与北京鹰瞳科技发展股份有限公司合作在《science bulletin》上发表的研究成果显示,基于眼底图像的心血管病风险人工智能模型在内部验证中的auc达到0.97以上。

基于此,多学科专家参考国内外相关专业指南,结合相关研究证据,经多次会议讨论,制定了《专家共识》,用于指导相关机构、广大医务人员和卫生工作者在日常工作中积极推广并正确使用这一新技术,促进心血管病的人群预防工作。据悉,正式的专家共识文本将于近期见刊发布。

会上,中华预防医学会健康风险评估与控制专委会秘书长、北京大学临床研究所解武祥教授对《专家共识》进行了解读。《专家共识》在技术的适用场景、适用对象、适用频率、适用眼底图像、人员培训、评估流程与结果解读等方面给出了应用建议。

中华预防医学会健康风险评估与控制专委会秘书长、北京大学临床研究所解武祥教授解读《专家共识》

例如,在适用场景上,建议但不限于在以下场景采用基于眼底图像的心血管病发病风险ai评估技术:在社区卫生服务中心和乡镇卫生院等基层卫生服务机构用于心血管病高危人群筛查;在健康体检和健康管理机构等机构用作体检项目,可作为是否建议增加或减少心血管病风险相关指标检查的依据;在各级医院心内科、神经内科、全科、高血压科、内分泌科用于辅助开展患者健康教育和随访管理;在各级医院眼科用于心血管病高危人群的机会性筛查和转诊依据。

在评估流程与结果解读上,在拍摄眼底照片并输入软件后,软件即时给出评估结果,结果应包括:绝对风险,如10年心血管病发病风险,以百分数表示;发病风险等级,如“低危”、“中危”或“高危”;相对风险,以倍数来表示相对于同龄人的风险水平;有既往数据时,应给出与既往评估结果的对比。解读评估结果后,应参考cvd一级预防相关指南提供医学建议。

解武祥教授表示:“专家共识的形成具有首创性和前瞻性,有望进一步助推眼底图像人工智能产品的研发和走向临床,指导相关技术的标准化应用,真正为广大医务工作者所应用,服务于广大人群,实现心血管病的早防早治。”未来在更多研究证据的支撑下,该技术不仅可用于大规模人群筛查与门诊机会性筛查,还可能用作个体心血管病预防干预措施有效性的监测评价与反馈,以及心血管健康的日常监测等。未来也将随着研究进展对这一《专家共识》进行更新。

鹰瞳airdoc高级副总裁、首席医学官陈羽中教授

作为眼底人工智能领先企业,鹰瞳airdoc也参与了此次《专家共识》的制定。鹰瞳airdoc高级副总裁、首席医学官陈羽中教授接受记者采访表示:“鹰瞳airdoc以‘让健康无处不在’为使命,帮助医生更好的诊疗是我们的责任,同时我们也希望把我们的产品用到院外、院前,更好地服务于全民健康。心脑血管病等慢性病风险的评估和管理需求极大,《专家共识》的发布将有利于加快推动这一技术的规模化应用和基层渗透。希望ai的到来能促使疾病负担下降的拐点早日到来。”

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