“眼底彩照就像给眼睛拍一张高清照片，血管多粗、多弯、分支角度多大，200多个指标全能被提取出来。”广东省人民医院（下称“省医”）眼科研究员刘磊打了个比方，说明视网膜照片与全身疾病的关系。
6月6日是第31个全国爱眼日。省医由副院长杨小红牵头的眼组学团队，一直致力于把眼底图像里肉眼看不出的细节，转化成可以被计算机分析和追踪的健康数据。日前，团队余洪华教授作为通讯作者的研究成果登上国际顶级医学期刊《自然·医学》，用一张常规眼底彩照就能同步筛查六种常见代谢病。
10.7万张眼底图像“喂”出来的AI
这套眼底AI筛查系统由省医团队联合华南理工大学、新加坡国立大学眼科中心、澳大利亚墨尔本大学，用英国生物银行和中国多中心总计10.7万张眼底图像训练模型，覆盖了多个族裔和年龄层。
把一张常规眼底彩照交给AI，就能同步筛查2型糖尿病、高血压、高脂血症、痛风、骨质疏松和甲状腺疾病。
筛查效果怎么衡量？医学上有一个通用指标叫“AUROC”，可以理解为AI的判断准确率——0.5相当于抛硬币猜正反面，1.0则相当于准确判断。
在这套系统的内部测试中，六种疾病的得分分别是：2型糖尿病0.833、痛风0.832、骨质疏松0.787、高血压0.740、高脂血症0.736、甲状腺疾病0.699。
比数据更值得关注的是验证方式。研究团队没停在计算机上的“回顾分析”，而是把系统搬到真实的社区医院做了两轮考验。
第一轮叫“静默试验”：1017名患者正常看病，AI在后台默默运行，不干扰医生诊断。结果单份报告生成平均30.6秒，图像采集成功率98.7%。第二轮是针对糖尿病的临床试点，系统的AUROC达到0.776，远远高于目前国际上常用的芬兰糖尿病风险问卷（AUROC为0.565）。
更直观的数据是“阴性预测值”：系统判定为低风险的人，超过96%确实没得糖尿病。这意味着大规模筛查时，AI可以帮基层医生快速排除低风险人群，把精力集中在真正需要进一步检查的人身上。
研究团队把AI从视网膜学到的特征，与2920个血浆蛋白做了比对。结果发现，AI重点关注的信号，在分子层面能找到对应。例如，2型糖尿病相关蛋白SCARA5、高脂血症相关蛋白PLA2G7，都与视网膜特征显著关联。换句话说，AI的判断不是“黑箱”，它有生物学上的依据。
团队还在西藏、新疆、广西的基层医院做了外部验证，糖尿病和高血压的AUROC分别达到0.821和0.805。在任何一家基层诊所，用当地设备拍的照片，AI都能给出稳定结果。
从“视网膜年龄”到“眼观全身病”
AI系统不仅能判断“现在有没有病”，还能通过测算“视网膜年龄”来判断健康状况。
研究者用AI对受试者的眼底血管和神经做一次判读，算出一个年龄值。如果这个值比真实年龄大，就提示心脑血管、肾脏、卒中的风险更高。“我们利用这个差值预测心血管疾病、肾脏病、卒中等的全身健康风险。”刘磊说。
视网膜年龄背后，是团队杨小红、朱卓婷等教授率先在国际上提出的眼组学方向，融合眼部结构、功能和影像，像建“数字健康档案”一样，把过去没法量化的信息变成可比较的指标。
该团队还在推两项在研工作，一是用眼底图像和眼动筛查抑郁症，二是将眼底照识别疾病的反馈扩大到300多种。
这项技术什么时候能真正进临床？刘磊估计还有几年时间。他介绍，省医内部的眼观全身病平台和视网膜年龄预警平台，已开始为合作的基层医生做远程会诊，帮他们判断哪些患者的心脑血管或代谢病风险更高。
“当然，眼底照不是‘万能体检’，不能替代抽血、心电图或专科诊断。”刘磊强调，眼底照和AI的应用场景主要是筛查环节，“这种技术具有无创、速度快、能反复做的特点，能把过去难以量化的微小变化，转换成值得参考的风险信息。”
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