在全球范围内，角膜炎是导致角膜盲症的主要原因之一，而早期的诊断和治疗可以避免大多数由角膜炎引起的视力丧失。不过，由于眼科医生的普遍短缺，尤其是在资源有限的环境中，角膜炎的早期诊断面临巨大挑战。为了应对这一挑战，国内外科研团队尝试探索利用人工智能辅助角膜炎诊断的可行性。
温州医科大学附属眼视光医院陈蔚教授团队于国际知名学术期刊Nature Communications发表题为“Preventing corneal blindness caused by keratitis using artificial intelligence”的研究论文。研究团队开发了一种人工智能深度学习系统，可用于自动分类角膜炎和其他角膜异常，这一系统在6,567张裂隙灯图像上展现出了卓越的性能。
共筛出来自7988个个体的13557张合格图像（6055张角膜炎图像、2777张其他异常角膜图像和4725张正常角膜图像）来开发和评估人工智能系统。这些数据集来自于宁波眼科医院（NEH）、浙江眼科医院（ZEH）、江东眼科医院（JEH）、宁波眼科中心（NOC）和智能手机数据集。本研究使用了三种经典的人工智能算法DenseNet121、Inception-v3和ResNet50来训练角膜炎、其他异常角膜和正常角膜的分类模型。人工智能模型是使用PyTorch（版本1.6.0）作为后端进行训练的。生成可视化热图是人工智能在区分角膜炎、其他异常角膜和正常角膜方面的基本原理。为了评估该模型的准确性，研究团队招募了两名具有3年和6年临床经验的角膜专家，独立地将每张图像分为角膜炎、角膜其他异常和正常角膜，对结果进行对比。
图1：人工智能模型系统的开发和评估流程图
图2：典型可视化热图，成对的原始图像（左）和每个类别的相应热图（右）
图3 b和c描述了这三种算法在内部测试数据集中的有效性，最佳算法为DenseNet121。
在识别角膜炎方面，最佳算法的曲线下面积（AUC）为0.998（95%置信区间[CI]，0.996-0.999），灵敏度为97.7%（95%CI，96.4-99.1），特异性为98.2%（95%CI，97.1-99.4）。
在识别角膜的其他异常方面，最佳算法AUC为0.994（95%CI，0.989-0.998），灵敏度为94.6%（95%CI，90.7-98.5），特异性为98.4%（95%CI，97.5-99.2）。
在识别正常角膜方面，最佳算法AUC为0.999（95%CI，0.999-1.000），灵敏度为98.4%（95%CI，97.1-99.7），特异性为99.8%（95%CI，99.5-100）。与内部测试数据集的参考标准相比，最佳算法DenseNet121的未加权Cohen’s kappa系数为0.960（95%CI，0.944-0.976）。
图3：人工智能算法的性能
在外部测试数据集中，DenseNet121算法在角膜炎、其他异常角膜和正常角膜的分类中表现最佳。
图4：外部测试数据集中三种人工智能算法特性曲线
但是，在内部和外部测试数据集中，共有346张图像（4.3%）出现了错误分类。在角膜炎类别（3359）中，87张图像（2.6%）被系统误分类为具有其他异常的角膜，31张图像（0.9%）被误分类为正常角膜。对于被错误归类为角膜其他异常的角膜炎，56.3%（49/87）的图像显示角膜炎伴有角膜新生血管。这些病例通常具有翼状胬肉的相似特征，这可能是这种错误分类的一个可能原因。对于被误分类为正常角膜的角膜炎，54.8%（17/31）的图像曝光不足，影响了病变的清晰度。
图5：人工智能系统错误分类图像的典型示例
在ZEH数据集中，对于角膜炎、其他异常角膜和正常角膜的分类，具有3年经验的角膜专家的准确率分别为96.2%（95.0-97.5）、95.2%（93.8-96.5）和98.3%（97.4-99.1），具有6年经验的高级角膜专家的正确率分别为97.3%（96.3-98.3）、96.6%（95.4-97.7）和98.6%（97.8-99.4），而深度学习系统的准确率为96.7%（95.5-97.8）、96.3%（95.1-97.5）和98.2%（97.3-99.0）。研究提示，该智能系统识别角膜炎的准确性与角膜专家相当。
这一深度学习系统有潜力被应用于数字裂隙灯相机和智能手机，以促进角膜炎的早期诊断和治疗，从而预防由角膜炎引起的角膜盲症。特别是在资源有限的环境中，这一系统可以作为一种自动化筛查工具，帮助识别角膜炎，并及时转诊阳性病例，有望降低角膜盲症的发生率。
不过，尽管该系统表现出强大的性能，但仍存在误分类的情况。研究团队分析了误分类率与系统预测概率值之间的关系，发现预测概率值越低，误分类率越高。因此，低预测概率值的图像需要角膜专家的关注。
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