于薏 周奕文 陈弟 胡珊 杨燕宁

1武汉大学人民医院眼科中心 430060；2武汉大学人民医院消化内镜中心 430060；3武汉大学资源与环境学院 430060

视网膜脱离(retinal detachment，RD)是眼科常见的致盲眼病之一，其发病率为6.3/10万人～17.9/10万人[1]。RD患者可能出现突发性、无痛性视力丧失，初期可表现为闪光感、眼前漂浮物及幕状黑影遮挡。若不及时诊疗，可能导致严重视功能损伤，甚至致盲[2-3]。玻璃体后脱离(posterior vitreous detachment，PVD)的症状与6%～18%的RD发生有关[4]，若患者同时存在玻璃体积血(vitreous hemorrhage，VH)，RD的发生率可升至30%，甚至90%[5]。美国管理医疗网数据分析显示，眼科急诊就诊人次占所有急诊的3.4%[6]。RD、VH及PVD为眼科急诊常见就诊病因[7]。在我国，RD、VH及PVD患病人数多，是临床常见眼科病症[8-9]。RD患者需要眼科医生的紧急诊疗，而VH和PVD患者通常仅需门诊密切随访[10]。因此，临床上快速、准确地区分这3种疾病非常重要。眼科B型超声作为眼科常用检查，具有实时性较好、经济性高、方便快捷、无创伤性等优势，可在屈光间质不透明的情况下对眼后节情况进行评估，是目前临床常用、基层普及率较高的辅助诊断工具[7]。在实际临床工作中，眼科B型超声阅片对医师经验有一定要求，医师往往需经过专门培训，才能初步分辨RD、VH、PVD[11]。鉴于临床B型超声检查基数大、基层医院操作医生水平有限等问题，提高B型超声图像在RD、VH及PVD中的诊断效率及准确度、减轻医疗负担是当前亟待解决的问题。近年来，人工智能(artificial intelligence，AI)在眼科发展迅速，其在辅助白内障、糖尿病视网膜病变、早期青光眼等疾病的诊断筛查方面取得了重大突破[12-14]，AI在读片速度及诊断准确性上体现出极大优势，在部分疾病辅助诊断水平上接近高级别临床医师[15]。……