为了进一步评估系统的可延展性，团队使用了20种系统未学过的眼病进行测试，包括眼科十大急症及其他复杂眼病如圆锥角膜，虹膜囊肿，视网膜母细胞瘤等，系统在大规模筛查场景中达到了84.00%的准确率。说明Visionome在密集分割的同时让算法得到了举一反三的诊断能力，具有跨专科识别多病种的潜力。
在真实世界临床评测中表现出色
临床试验是检验人工智能临床应用的重要评判方法。因此，团队进一步设计了前瞻性临床试验，在中山眼科中心和越秀区社区卫生服务中心进行，使用大量真实世界临床数据，对裂隙灯图像智能评估系统分别进行了评测。结果显示，该系统能出色完成4项临床任务。调查问卷显示，患者愿意在家和诊所使用这个系统，该系统能加深他们对于疾病的理解，缓解就医心理压力。
推动成果转化应用 实现创新价值
使用者通过在Visionome诊断系统中上传眼前段图像，即能一次获得多个部位的全方位诊断，与传统的人工智能算法相比，Visionome系统可生成更加全面、精细、具体的报告，真正让医学人工智能应用揭开神秘的面纱，成为一个接地气的“医生”。这不仅为罕见病学科等数据难以积累的医学人工智能应用打开了突破口，同时也进一步为人工智能算法层面跨病种应用打通了壁垒。目前，团队已与万灵帮桥医疗器械（广州）有限责任公司合作将该研究成果投入临床应用转化阶段。未来双方将以院企合作的形式，在促进高新技术成果孵化、培育与产业化落地等方面开展持续深入合作，积极助力我国医学AI产业化发展。
