西京学院科技创新赋能医疗:病理性近视智能辅助诊断系统取得重大突破

　　在科技飞速发展的今天,人工智能与医疗领域的深度融合正不断为健康事业带来新的曙光。近年来,随着人们生活方式的改变以及用眼习惯的不良化,近视问题愈发普遍,其中病理性近视因其可能引发严重并发症,如视网膜脱离、黄斑病变等,严重威胁着人们的视力健康,成为眼科领域重点关注的难题。在此背景下,西京学院的省级“大学生创新创业训练计划”项目科研团队在“病理性近视智能辅助诊断系统”的研究上取得了令人瞩目的成果,为病理性近视的精准诊断和治疗开辟了新的路径。

　　病理性近视是一种高度近视并伴有眼轴进行性延长、眼底退行性病变的眼部疾病。据统计,在我国,病理性近视的发病率呈逐年上升趋势,尤其在青少年群体中,近视低龄化现象加剧,使得病理性近视的潜在风险进一步增大。目前,临床上对于病理性近视的诊断主要依靠眼科医生通过眼底镜检查、光学相干断层扫描(OCT)等手段来判断,但这些方法存在诸多局限性。一方面,眼底病变的特征复杂多样,不同阶段的病变表现差异细微,对医生的经验和专业水平要求极高;另一方面,人工诊断的效率较低,在大规模筛查中难以满足需求,且容易出现误诊、漏诊的情况,这不仅延误了患者的治疗时机,还可能导致病情恶化,给患者的生活和工作带来极大困扰。

　　西京学院的科研团队敏锐地捕捉到这一医疗痛点,凭借在人工智能和图像分析领域的深厚积累,依托西安市高精密工业智能视觉测量技术重点实验室的支持,全力投入到“病理性近视智能辅助诊断系统”的研发中。团队成员汇聚了人工智能、计算机科学与、医学等多学科的专业人才,通过跨学科的紧密合作,攻克了一个又一个技术难关。

　　在技术实现上,该系统运用了先进的深度学习算法,特别是基于卷积神经网络(CNN)的架构。CNN在图像特征提取方面具有强大的能力,能够自动学习眼底图像中的关键特征,精准识别病理性近视相关的病变特征,如视网膜脉络膜萎缩、漆裂纹、黄斑病变等。同时,团队创新性地引入了注意力机制,使模型能够更加聚焦于病变区域,忽略无关信息,进一步提高了诊断的准确性。为了提升系统的运行效率,团队还对模型进行了轻量化处理,采用了优化的网络结构,减少了模型参数,降低了计算量,使得系统能够在普通计算机设备上快速运行,满足临床实时诊断的需求。

　　经过大量的实验验证和临床数据测试,该智能辅助诊断系统展现出了卓越的性能。在对海量眼底图像的分析中,系统能够快速、准确地判断出是否患有病理性近视,以及病变的程度和类型,诊断准确率高达99%以上,远远超过了传统人工诊断的平均水平。而且,系统的诊断速度极快,处理一张眼底图像仅需短短0.0329秒,大大提高了诊断效率,为大规模眼科筛查提供了有力支持。

　　在这一项目研究过程中,科研团队发表了1篇高水平SCI学术论文《SMLS-YOLO: an extremely lightweight pathological myopia instance segmentation method》,在学科竞赛方面也取得了斐然成绩,获得国家级奖项2项,省级奖项3项。在科研成果转化方面也取得了突破,目前该系统已经在多家医院进行了试点应用,并获得了医生和患者的一致好评。在西安市中心医院,医生借助智能辅助诊断系统,能够更快速、准确地为患者提供诊断结果,制定个性化的治疗方案,大大缩短了患者的就诊时间。在甘肃省兰州大学第一医院,通过将系统应用于青少年近视筛查项目,成功发现了多名潜在的病理性近视患者,及时进行了干预治疗,有效阻止了病情的进一步发展。

　　展望未来,科研团队将继续深化对病理性近视的研究,不断优化智能辅助诊断系统。一方面,他们计划收集更多不同地区、不同年龄段的眼底图像数据,进一步扩大数据集,提高系统的泛化能力,使其能够适应更复杂的临床情况;另一方面,团队将探索与其他医疗技术的融合,如基因检测技术,从遗传和环境多因素角度深入分析病理性近视的发病机制,为精准治疗提供更全面的依据。

　　“病理性近视智能辅助诊断系统”的成功研发,是西京学院在科技创新与医疗服务领域协同发展的生动实践。它不仅展示了科研团队的创新实力,更为眼科医疗行业的智能化发展注入了新的活力。相信随着这一成果的广泛推广应用,将为更多病理性近视患者带来光明的希望,推动我国眼科医疗事业迈向新的高度,助力健康中国建设。(西京学院 李鸿艳)

责任编辑：李玥