“早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變”（Retinopathy of Prematurity，縮寫ROP）嚴(yán)重威脅了最幼小、最脆弱的嬰兒，特別是未滿31周即出生且體重不足1500g的早產(chǎn)兒。如果能夠盡早發(fā)現(xiàn)ROP則可以治療，然而目前尚缺客觀的方法判定需要進行治療的情況。

哈佛醫(yī)學(xué)院和麻省總醫(yī)院Athinoula A. Martinos生物醫(yī)學(xué)成像中心的研究員Jayashree Kalpathy-Cramer認為AI能改變這種局面。她和同事James Brown正在開發(fā)由GPU加速的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以自動判斷這種疾病的嚴(yán)重程度。

“ROP最主要的一個特性是可預(yù)防性，對此深度學(xué)習(xí)能發(fā)揮重要作用。” Kalpathy-Cramer說道。

對于ROP的篩查停滯于1980年代

早產(chǎn)兒的眼睛未完全發(fā)育是ROP的病因。出生前的最后幾周是向視網(wǎng)膜供血的血管快速生長的時期。如果此過程被打斷，這些血管可能會停止生長，或長到錯誤的位置。

雖然ROP僅威脅一小部分早產(chǎn)兒，但可能會帶來終身的影響。ROP通常會自行好轉(zhuǎn)，但如果病情嚴(yán)重，就可能導(dǎo)致失明或眼部疾病（如斗雞眼、弱視、青光眼和早期白內(nèi)障）。

醫(yī)生篩查ROP時會按其嚴(yán)重程度來分為三個級別：常規(guī)、附加性前期(pre-plus)及附加性(plus)病變，具體取決于眼睛血管的情況。醫(yī)生將他們在視網(wǎng)膜或其數(shù)字影像中看到的情況與專家們在上世紀(jì)八十年代選出的標(biāo)準(zhǔn)照片進行比較，以確定ROP級別。然而，專家們對如何劃分這三個級別各持己見。

Kalpathy-Cramer表示：“我希望計算機視覺技術(shù)的最新進展能幫助我們在這個領(lǐng)域做得更好。”

NVIDIA助力實現(xiàn)ROP的自動化診斷

Kalpathy-Cramer和Brown利用來自視網(wǎng)膜病成像和信息學(xué)協(xié)會（由俄勒岡健康與科學(xué)大學(xué)的 Michael Chiang博士領(lǐng)導(dǎo)）、包含6000張影像及相應(yīng)的專家診斷意見的數(shù)據(jù)集合，來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以區(qū)分ROP三個級別的影像。

Kalpathy-Cramer在位于波士頓的臨床數(shù)據(jù)科學(xué)中心（由麻省總醫(yī)院與布列根和婦女醫(yī)院運營）工作，她使用NVIDIA DGX-1 AI超級計算機和cuDNN加速的不同深度學(xué)習(xí)框架來開發(fā)ROP診斷算法。

接下來，她將利用印度的Aravind眼科醫(yī)院以及Banker視網(wǎng)膜臨床和激光中心（Banker Retina Clinic and Laser Centre）提供的大約10萬張影像來測試該算法。之后，她打算在印度將該算法作為篩查方法進行試驗。

兒童眼科醫(yī)生使用間接檢眼鏡檢查嬰兒有無早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變的跡象

AI提供專家診斷結(jié)果

Kalpathy-Cramer希望能夠在缺少專業(yè)眼科醫(yī)生的中低收入國家和地區(qū)推廣她的ROP篩查系統(tǒng)。從長遠來看，她希望開發(fā)一種價格低廉的便攜式設(shè)備，供醫(yī)護人員初步篩查。

Kalpathy-Cramer說：“如果我們的算法能夠達到預(yù)期效果，它將在扭轉(zhuǎn)全球可預(yù)防性失明癥方面發(fā)揮巨大作用。”