近日，歐洲出現了一項創新的COVID-19 EYE TEST新冠感染風險檢測技術，該項技術無需采用任何專業設備，只需使用者通過一臺普通的智能手機，或者帶有攝像頭的智能硬件拍攝一張眼部照片，即可在3秒內實時獲知是否存在新冠感染風險。

目前歐洲正處于第四波delta新冠疫情的襲擊中，加之公眾對是否接種新冠疫苗，是否采取隔離措施等觀念尚未統一，因此，盡管這項創新新冠風險篩查技術尚處于商業內測階段，但因其具備無創、實時、低成本、易操作的特點仍在當地引起了廣泛的媒體關注和討論。

國外媒體報道(圖源：SPAINTV)

而近日我國多地發現新冠肺炎確診病例，截至8月5日24時，全國共有確診病例1370例（其中重癥病例34例），累計追蹤到密切接觸者1115176人，尚在醫學觀察的密切接觸者40990人，疫情防控再次升級。在此背景下，COVID-19 EYE TEST技術無疑可以在保障新冠疫情防控效果的同時降低居民出行風險，將疫情防控真正落實到個人。

該項技術原理如何？臨床數據表現如何?目前產品化進程如何？是否存在隱私安全隱患？國內用戶使用又有哪些注意事項？對此，動脈網專訪了該項目的首席科學家付彥偉博士，一一揭曉答案。

眼部檢測新冠感染風險，背后技術原理是什么？

實際上，這項技術源自AIMOMICS與復旦大數據學院大數據感知實驗室合作的一個全球眼部疾病特征檢測項目“AIMO EYE TEST PROGRAM”，目前這項技術所授權的歐洲企業已經取得了相關檢測產品的歐盟CE認證，獲得了部分國家和地區獨家代理商的采購訂單，并取得了融資。

據付彥偉博士介紹，該項目從2020年2月正式啟動，目前已在國內和境外開展了多項跨地區跨人種的眼部新冠特征檢測的聯合實驗。

圖為付彥偉博士

“我們是由機器學習、臨床醫學和商業領域專家所組成的國際化聯合團隊，”付彥偉博士介紹道，從新冠疫情爆發到現在，經過十幾個月的不懈努力，該項技術在全球多個地區臨床實驗中的敏感性與特異性平均指標均達到了85%以上，且一直處于較為穩定的水平，其中針對無癥狀感染者的平均準確率達到了75%。（varianCE =+/- 10%, in terms of testing example）

“并且，在各地的臨床實驗數據中，針對亞洲人，尤其是東亞人的模型表現最好，平均特異性和敏感性最高均可達到97%，而跨人種的平均敏感性和特異性最高可達到75%和91.6%。”付彥偉博士補充到。

項目臨床數據表現優異，背后原理是什么？

對此，付彥偉博士表示，一方面，在西方醫學中，基于眼表微循環和眼底視網膜病變的相關醫學理論，通過眼表和眼底視網膜來進行疾病識別診斷的AI醫學影像技術已經相對成熟，除常見的眼科疾病外，糖尿病、心腦血管病等多種內科疾病的眼部檢測技術，在全球醫學界獲得了普遍認可并已進入商用市場；

另一方面，通過眼部特征診斷疾病在中國傳統醫學中也歷史悠久，具有完整的方法論與臨床實踐，且中國傳統醫學認為，雙目所蘊含的身體信息遠遠超過身體任何其他的器官。

“受到眼底診斷技術，尤其是中國傳統醫學中目診理論的啟發，我們結合了機器學習與高維數據統計，將難以被人類肉眼觀察識別到的細微復雜的多維眼部特征進行識別和分型，并與特定疾病特征相關聯來實現風險預測。”付彥偉博士向動脈網表示。

另據付彥偉博士介紹，由于團隊與境內外開展臨床實驗的合作醫療機構簽有聯合研究保密協議，目前可公開發表的相關學術成果為兩篇預印本論文，分別是在上海公共衛生臨床中心和石家莊第五人民醫院開展的相關新冠眼部檢測臨床實驗。并且，值得注意的是，在石家莊的臨床實驗結果經過了第三方武漢協和醫院聯合團隊的3次盲測。

其中一篇論文指出，雖然越來越多的臨床研究案例都指出許多新冠肺炎檢測結果呈陽性的患者具有相應的眼部癥狀，例如結膜充血、水腫、溢淚以及分泌物增多等。“但由于難以用肉眼或其他眼科儀器等通常臨床檢查手段對一些微小復雜的眼部特征進行充分識別和分類，目前無論是處于一線的新冠治療臨床醫生，還是專業的眼科醫生，都難以提出充足的證據來證明這些眼科癥狀與新冠肺炎具有完全正相關的醫學聯系。”

而在這兩篇論文中，項目團隊聯合多個合作方進行了多組臨床實驗以證明通過眼部癥狀測新冠肺炎感染的可行性。

具體而言，在2020年4月至5月上海公共衛生臨床中心的臨床實驗中，項目團隊以104例COVID-19陽性患者為實驗組，131例非新冠肺炎患者，68例眼科疾病患者和136例健康的志愿者為對照組展開了實驗；

而在2021年1月至5月石家莊第五人民醫院的臨床實驗中，項目團隊又以66例COVID-19陽性患者為實驗組，44例COVID-19康復患者（核酸由陽性變為陰性），5 例肝病患者與117 例健康志愿者為對照組展開了臨床實驗。

上述兩組臨床實驗都取得了非常不錯的成績，每組測試結果的 AUC 均大于 0.94。基本證明了通過眼部圖片進行 COVID-19 快速篩查的可行性。

石家莊第五人民醫院臨床實驗三次盲測的結果在圖象級別以及個人級別上的表現 （項目組供圖）

論文鏈接：https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.09.03.20184226v4#disqus_thread

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.06.23.21258626v1

“通過采集患者眼部圖片并進行圖像區域劃分，再利用神經網絡和高維數據統計工具從特定眼部區域提取和量化特征，從而進一步實現疾病預測，”付彥偉博士簡要介紹了這項技術的檢測方法，“通過這種方式，那些難以被臨床醫生通過肉眼和眼科儀器發現的與新冠肺炎相關的細微眼部病理特征就能被我們所研發的算法模型識別和預測”

“快速診斷是目前傳染病防控中亟待發展的課題，這項研究成果不僅僅是AI影像技術在傳染病中的應用，也是對中國傳統醫學理論和實踐的一次深度挖掘和開發。”本次國內臨床實驗主要醫學負責人、論文共同第一作者、武漢協和醫院感染科主任醫師趙雷博士表示。

此外，談及“COVID-19 EYE TEST”背后的臨床科研過程，付彥偉博士有些感慨，凡是接觸新冠患者的所有一線臨床科研都非常稀缺可貴，尤其是一線醫護人員，在隔離區域中，不但要承擔巨大的工作壓力，還要承擔額外的科研任務。

“眼部檢測新冠感染風險這一技術的臨床科研難度可想而知，”付彥偉博士感慨道，“因此，項目團隊十分感謝中國傳統醫學專家劉雨團隊，上海公共衛生臨床中心的李鋒博士團隊，武漢協和醫院趙雷博士團隊，石家莊第五人民醫院鄭浩杰博士團隊，湖北省中醫院李鴻博士團隊在抗疫第一線艱苦奮斗的同時，依然給予了該項目巨大的支持與幫助。”

目前項目團隊正與境內外各臨床實驗合作方協調，預計未來會將多個境內外實驗數據合并后進行學術發表。

已有相似眼部檢測技術，COVID-19 EYE TEST特別在哪？

據付彥偉博士介紹，目前在全球已經陸續有企業進入眼部檢測新冠的賽道。

例如，德國一家成立于1986年的高科技公司SEMIC在2021年4月宣布實現了通過眼部檢測新冠的技術，通過拍攝一張眼部照片即可在3-5分鐘內確定新冠肺炎感染風險，且稱該項技術的靈敏性和特異性均達到了97%。

值得注意的是，該技術在SEMIC官網上顯示尚未獲得CE或其他醫療認證，但從其他歐洲相關媒體報道中獲知，SEMIC開發的手機APP已經進入了商業內測和企業用戶收費階段，企業用戶收費標準為每月480歐元。

關于AIMO EYE TEST PROGRAM項目與其他相似技術的差異，付彥偉博士表示主要體現在技術路徑與商業化策略上：

首先，AIMO EYE TEST PROGRAM算法模型所檢測與分析的眼部病理特征包含的形態與范圍更廣，不僅包括眼球的瞳孔、黑睛與白睛部位，還包括了眼瞼及眼部周邊區域，而更全面的病理特征信息將更有助于提高檢測模型的性能表現；

其次，該項目團隊就該項技術聯合多方展開了多組境內外跨人種的臨床實驗，并以學術論文的方式公開了臨床實驗過程與結果，且在全球首次以跨地區跨人種臨床實驗方式提供了人體眼部病理特征與新冠疾病相關的檢測證據和該檢測模型對跨地區跨人種的普適性證據。

最后，AIMO EYE TEST PROGRAM與其他相似技術商業化策略的核心差異之處在于，不會直接面向終端用戶獨立開發和運營APP這類終端產品。

“現在和未來的很長一段時間里，我們的精力都會聚焦在不斷擴大臨床實驗規模和提升模型性能上，因此也將更專注于為‘更專業和更接近終端用戶’的第三方企業或機構提供API數據服務，打造一個可以引入更多合作伙伴，可以共同進行跨地域跨人種研發的開放式眼部檢測數據平臺，這是我們的最終目標。”付彥偉博士總結到。

免費開源demo和API接口，助力國內新一輪疫情防控

據付彥偉博士介紹，目前該項目團隊已經決定將這項技術的新冠檢測demo和相關API數據開發接口向中國境內用戶和非商業目的開發者永久免費開源。（文末附有demo鏈接和FAQ）

談到免費開源原因，付彥偉博士表示，“我們的核心團隊根植于中國，且核心技術的啟發和孵化受益于中國傳統醫學理論和國內各領域專家們的無私指導。目前國內正在遭受新一輪新冠疫情的襲擊，在此特殊時刻，我們希望能夠及時貢獻出一份力量，同時也希望更多的用戶和各領域研究者能夠受益于這項技術以及便捷地開展相關研究。”

但正如前文所述，該技術尚處于內測階段，項目團隊表示目前并無正式產品上線。因此，在國內疫情防控形勢嚴峻的今天，該項技術的落地成為行業內最為關注的話題之一。

對此，動脈網了解到，自2021年5月起，付彥偉博士所在的團隊就已經與幾家國內外提供全球性服務的大型智能硬件與互聯網科技公司合作，成功進行了API搭載商業內測。

COVID-19 EYE TEST內測版示意圖（項目組供圖） 內測版鏈接：http://eyetest.aimomics.org

“此技術可以非常方便地將API集成至各種具有普通攝像頭的智能硬件（例如手機和高清攝像機）和APP軟件中，不需要任何專業設備和繁瑣的操作方式，便可輕松實現包括新冠肺炎在內的多種疾病風險檢測，真正達到無創、實時和更低成本，適用于個人和家庭自檢、遠程醫療和大規模疾控防治等應用場景。”付彥偉博士表示。

值得注意的是，目前開放的API數據接口僅用于新冠疾病的風險性篩查，未來將逐步開放糖尿病、病毒性肺炎、肝部疾病、病毒性流感等多種疾病的檢測API接口，“期待不久的未來可以實現一張照片即可進行多種疾病的風險預測。”

另外，在該項技術demo的免費測試使用上，付彥偉博士強調：

第一， 該項技術目前在國內僅可作為非商業目的科研免費使用測試，不代表任何形式的診療服務，用戶在使用中接觸到的任何提示與內容，不能代替醫生面診和任何醫療工具所檢測的結果；

第二， 此次免費測試僅針對中國境內用戶，且在測試過程中將嚴格遵守境內外數據合規及隱私安全，用戶無需任何注冊留存個人信息，在同意試用測試條款后即可體驗，在輸出檢測結果后所有的行為數據均會被及時銷毀；

第三， 因為非商業性質的免費開放，Demo服務器存在資源瓶頸，如遇測試高峰期可能會使檢測速度放緩，每日可檢測次數也或將受限。團隊目前正在努力維護，以期帶給用戶更好的免費測試體驗。

“通過人的眼部特征信息來診斷或預測疾病，是人體醫學中一個正在被逐步證實和揭秘的新興領域，具有巨大的學術研究與實踐應用價值，尤其在AI技術與人體醫學迅速融合發展的今天，已經出現了相當多的AI+Healthcare創新醫療影像工具，期待這些技術的正向推進和有序競爭能夠為人類帶來更好的未來。”付彥偉博士說到。

附：

本次免費demo開源地址進入以下地址后，點擊首頁 FREE DEMO 按鈕，再點擊接受FREE DEMO的使用條款后，即可免注冊立刻免費體驗使用：

WWW.AIMOMICS.ORG

FAQ：

1. Demo所支持的設備

目前我們的免費demo作為非商用測試版本，目前僅支持帶有500萬分辨率以上的攝像頭， Andrid與IOS系統的手機與PDA，尚不適配其他終端。

2.拍攝所需環境

請選擇光照充足且均勻的環境，避免強光導致的眼部反光，避免環境昏暗導致的照片不清楚。

拍攝環境和背景不能是紅色。

3. 拍攝前臉部準備

拍攝時請取下眼鏡（包括隱性眼鏡），擦拭干凈眼部化妝，去除假睫毛，頭發梳起不能對眼部區域有任何遮擋。

4. 手機拍照模式調整

請使用普通模式，請不要打開美顏，柔光等特效功能，關閉閃光燈。

5. 按照圖例手動對齊眼部照片

請嚴格按照DEMO中每頁的眼部圖例與文字提示，用手指在頁面中的裁剪框內移動和縮放所拍攝的眼部照片，直至與頁面下方的標準眼部圖例一致后再點擊測試按鈕，特別注意避免眼部不完整，以及避免將背景截入。

6. 關于檢測結果

DEMO的檢測結果分為高風險與低風險兩種，如果您檢測結果是高風險，建議增加檢測次數，選擇高級測試（advance test），并更換不同的光照環境與背景進行眼部拍攝，如果檢測結果依然多次為高風險結果，建議結合自身身體情況咨詢專業醫療機構，也可發郵件至service@aimomics.org與我們聯系進行深度檢測。

7. 關于Demo語言

您可以通過點擊demo首頁右上角圖標，進入設置（setting）頁面進行中英文語言切換。