年度AI辅助筛查是中国目前成本效果最优的致盲眼病筛查策略

原创 柳叶刀 柳叶刀TheLancet

《柳叶刀-全球健康》（The Lancet Global Health）近日发表一项致盲眼病相关研究。通过构建Markov模型，全面评估传统筛查、远程筛查和人工智能（AI）筛查在5种常见致盲眼病（年龄相关性白内障、原发性青光眼、年龄相关性黄斑变性、糖尿病视网膜病变和病理性近视）早期筛查中的成本-效益和成本-效用。研究结果证实，对50岁以上城乡居民开展5种常见致盲性眼病联合筛查满足成本效益阈值，其中年度AI辅助筛查为优先推荐策略。该研究对目前中国重大致盲性眼病群体防控方案进行卫生经济学评价，是迄今中国已报道的眼病防控领域中最系统、最全面的一次研究，也是全球首个将“AI综合眼病辅助筛查”纳入的卫生经济学研究。为中国人群推荐最具成本效益的眼病筛查-防控策略，并帮助有关决策部门合理规划用于眼病防治的预算分配。我们邀请作者团队带来文章解读。识别文中二维码或点击文末“阅读原文”，了解原文更多内容。

文章解读

背景

指出，2020年全球有11亿人患有未经治疗的视力损害，预计到2050年将增至18亿。然而，超过90%的视力损害是可避免的。解决可预防的视力丧失问题每年可带来4110亿美元的经济效益。如何利用现有的、成本效益较高的方法解决可避免的视力损害问题从而实现改善疾病预后和降低个人和社会经济负担这一目标至关重要[1]。2019年中国中重度视力损害人数为5159万人，失明人数为869万，白内障、青光眼和年龄相关性黄斑变性等是导致视力损害和失明的主要原因[2]。时间、交通、资金和劳动力资源的限制阻碍了大规模人群筛查计划在全国范围内的实施和推广。此外，受过训练的眼保健专家较少和眼科医疗资源分布不均等因素导致许多患者无法接受早期筛查、诊断和有效治疗。近年来，人口增长、人口老龄化和社会经济发展促进了数字医疗的快速发展和应用。远程医疗、移动医疗和人工智能技术为改善优质眼健康服务的覆盖率、可及性、可获得性、公平性、质量和效率提供了巨大的发展前景。

方法

综合运用了眼科学、数据科学、计量经济学等多学科研究手段，兼顾经济学和公共卫生医疗视角，系统地对中国致盲眼病防控各流程中的医疗数据及经济学数据调研，利用真实世界证据（real world evidence，RWE）构建Markov模型，模拟了50岁以上人群常见致盲眼病全疾病周期的自然发展过程，充分利用多源性的眼健康大数据，对眼病筛查、诊断、治疗和随访等过程赋予一系列成本和效益值，实现了对不同环境下眼病诊疗的成本-效益和成本-效用分析。

图 1. 眼保健路径包括机会性病例检测（A）、系统的传统筛查、远程筛查或AI辅助筛查（B）、基于医院的检查和治疗（C）以及随访（D）。在传统筛查项目中，参与者通过面对面的眼科检查进行筛查。远程筛查项目主要涉及一种前馈机制，即收集眼科数据并随后通过一个安全的网络平台传送到医院的远程眼科中心。筛查报告在1-2天的周转时间内返回给患者。基于人工智能的筛查策略提供了“实时”评估，参与者在15分钟内就获得了筛查的反馈。在这样的初步筛查之后，所有阳性的参与者都被假定转到高水平的医院进行全面的眼科检查，而被诊断的患者则被假定接受常规的临床护理。我们采用了医院就诊（非远程医疗策略）和远程医疗就诊（远程筛查和AI辅助筛查策略）两种模式进行随访。

结果

与无筛查模式相比，传统筛查、远程筛查和人工智能辅助筛查均满足世界卫生组织规定的成本效益阈值（低于3倍人均国内生产总值）。其中，AI辅助筛查的累积成本最低，效益最高（每名参与AI辅助筛查的居民平均减少6%的成本，增加了0.2%的质量调整生命年，额外避免1.3%的盲年）。亚组分析进一步比较了不同筛查间隔（一次性筛查和每1-5年筛查）的成本效益，结果证实，年度远程筛查不仅满足成本效益阈值，且可避免最多的盲年，因此成为最推荐的筛查方式。年度AI筛查有助于更多早期眼病患者的检出和及时转诊，是目前中国成本效果最优的方案。

讨论

近年来，眼病筛查成为中国眼健康工作的重点和全社会关注的焦点，《十四五全国眼健康规划》明确指出，眼健康是国民健康的重要组成部分，是涉及民生福祉的公共卫生问题和社会问题。经济社会发展及人口老龄化进程加剧使得中国主要致盲性眼病由传染性眼病向非传染性眼病和年龄相关性眼病转变，以及人民群众对眼健康的需求更高。然而中国依然面临眼科优质医疗资源总量相对不足和分布不均衡的现状。

中国眼健康事业面临如下挑战：

如何有效提高基层眼健康服务能力？

如何满足人民群众多层次、多样化的眼健康需求？

如何提供覆盖全生命周期的眼健康服务？

本研究从卫生经济学层面提供了全新的解决方案和证据支撑。本团队前期研究已经初步证实了利用远程筛查技术对两种常见年龄相关性眼底疾病（糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性）进行早期筛查的成本效益[3]。远程筛查有效解决了中国幅员辽阔、人口众多、交通不便和医疗资源配给不均的复杂现状，让全民筛查成为可能；而且远程筛查可以减少运输成本和与时间相关的工资损失，从而减少个人自付成本。鉴于老年人群眼病流行的复杂性、中国巨大的人群基数以及人工智能技术在眼科领域的广泛应用，本团队进一步评估了AI辅助筛查技术在多种常见致盲眼病早期筛查中的应用及成本效益。全自动AI辅助筛查进一步解决了对专业医生资源的高度依赖，真正实现了眼病筛查的关口前移和技术下沉，且具有长远的经济性。此外，为其他具有类似环境或流行病学特征的中低收入国家提供可行的范例。

作为首次评估AI辅助筛查多种常见致盲眼病的卫生经济学研究，研究为在全国范围内开展大规模的常见眼病联合筛查项目提供了经济学依据，使“AI辅助筛查”项目的大规模推广迈出了至关重要的一步，为实现“健康中国2030”规划提供了强有力的证据。END

团队介绍

北京市眼科研究所刘含若副研究员为第一作者，王宁利教授（末位通讯）、刘含若副研究员和唐建军副教授为共同通讯作者。刘含若（第一作者），医学博士，首都医科大学附属北京同仁医院副研究员。毕业于英国东安格利亚大学医学院，具有眼科学、生物医学和公共卫生的跨学科专业背景，专注于致盲眼病基础和临床诊断技术应用研究。王宁利（末位通讯），主任医师，教授，博士生导师，全国政协委员，北京同仁眼科中心主任，研究领域包括青少年眼健康及近视眼防控、青光眼发病机制与临床诊治研究等。

参考资料

[1] Burton MJ, Ramke J, Marques AP, et al. The Lancet Global Health Commission on Global Eye Health: vision beyond 2020. Lancet Glob Health. 2021;9(4):e489-e551. doi:10.1016/S2214-109X(20)30488-5

[2] Xu T, Wang B, Liu H, et al. Prevalence and causes of vision loss in China from 1990 to 2019: findings from the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet Public Health. 2020;5(12):e682-e691. doi:10.1016/S2468-2667(20)30254-1

[3] Li R, Yang Z, Zhang Y, et al. Cost-effectiveness and cost-utility of traditional and telemedicine combined population-based age-related macular degeneration and diabetic retinopathy screening in rural and urban China. Lancet Reg Health West Pac. 2022;23:100435. Published 2022 Mar 26. doi:10.1016/j.lanwpc.2022.100435

*中文解读由作者提供，仅供参考，所有内容以英文原文为准。

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