黄天荫教授团队JAMA发表文章探索AI赋能眼科诊疗新框架

7月2日，清华大学黄天荫教授团队在JAMA Ophthalmology（影响因子：10.5）上在线发表观点文章Translating AI Into the Eye Clinic—From Models to Clinical Workflow，结合创新打造的清华大学人工智能眼科诊所（AI-Agent Augmented Tsinghua Eye Clinic, AI-TEC）为实践基础，探讨AI如何突破单一算法模型的局限，真正融入真实世界临床工作流，并进一步展望AI驱动眼科诊疗模式创新的挑战与发展方向。

近年来，AI在眼科领域取得了快速发展。从基于单一模态深度学习系统的糖尿病视网膜病变自动筛查，到基于多模态大模型和基础模型（foundation models）的疾病诊断、临床决策支持和预后预测，AI技术不断推动眼科诊疗能力提升。

目前，已有多款糖尿病视网膜病变自主筛查系统获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准，实现了无需眼科医生参与即可完成筛查，并在临床研究中取得较高的诊断敏感性。

论文指出，开发出性能优异的AI模型只是第一步。真正的挑战，在于如何让AI自然融入医院的临床工作流程。

过去的十年间，大量眼科AI研究主要集中于模型开发和回顾性验证，真正完成真实世界部署的案例仍然较少。

论文指出，即便已经获得FDA批准的AI系统，在真实临床环境中的表现，也与注册研究存在一定差距。例如，由于患者配合程度、图像质量以及复杂临床环境等因素影响，部分系统在真实世界中的图像可判读率和特异性均有所下降。

因此，仅仅提升模型准确率不足以推动AI真正进入临床实践。

文章认为，实现AI临床转化需要建立完整的实施路径，包括静默试验、前瞻性临床研究、随机对照试验以及持续的部署后监测，同时解决模型鲁棒性、医院信息系统集成以及医生接受度等一系列技术与非技术问题。

文章进一步指出，眼科具有疾病谱相对集中、影像数据丰富等特点，是探索AI赋能医疗的重要场景。

基于这一优势，团队提出了清华大学人工智能眼科诊所（AI-Agent Augmented Tsinghua Eye Clinic, AI-TEC）概念框架，希望推动AI从单一算法升级为贯穿整个眼科诊疗流程的智能协同系统。

传统眼科诊疗流程通常以医生为中心，患者就诊、检查、诊断、治疗等环节依次完成。

而AI-TEC则希望通过多个AI Agent参与不同诊疗环节，实现更加连续、高效的医疗服务。

在整体框架中，AI-TEC将由六类智能体共同组成，包括预问诊（Pre-consultation）、智能分诊（Triaging）、多模态诊断（Multimodal Diagnosis）、临床决策支持（Clinical Decision Support）、患者支持（Patient Support）、自适应学习协调（Adaptive Learning Coordination） 多个智能体相互协作，共同服务于完整的眼科诊疗全过程。

论文介绍，自2025年11月起，AI-TEC第一阶段原型系统已部署于北京清华长庚医院信息系统（HIS）中。当前版本主要支持预问诊和智能分诊功能。

患者通过智能问诊系统完成信息采集后，相关病史和眼科影像将自动进入AI系统进行实时分析，分析结果可直接展示在医生工作站，为门诊诊疗提供辅助参考。

论文强调，目前AI始终只作为医生的辅助工具，而非替代医生作出医疗决策。

结合AI-TEC建设过程中的实践经验，团队总结了一些体会。

首先，建设AI赋能眼科门诊，需要从“模型驱动”转向“系统驱动”。

在实际部署过程中，影响AI性能的不仅仅是模型本身，更包括临床数据质量、影像采集标准、数据异质性以及医院工作流程等多个因素。

其次，AI真正落地离不开医生、工程师等多学科团队的深度协作。只有建立标准化的数据采集体系，并不断优化临床工作流程，才能推动AI持续发挥价值。

论文最后指出，建设AI赋能医疗门诊仍面临诸多挑战。

除了模型性能外，还需要进一步解决医院信息系统兼容、医生使用意愿、医疗成本、连续医疗服务以及不同人群间算法公平性等问题。

与此同时，更高灵敏度的AI系统也可能带来新的挑战，例如增加转诊压力、额外检查以及医疗资源负担，因此需要持续开展部署后的评估和优化。

团队认为，未来AI真正融入临床，不仅依赖于模型本身的发展，更需要围绕临床需求构建完整的系统级解决方案。

从模型开发，到工作流程重构，再到真实世界应用，AI医疗的发展正在进入新的阶段。AI-TEC的探索，也为未来AI赋能临床提供了一种新的实践路径。

本文通讯作者为清华大学医学院院长、北京清华长庚医院眼科主任医师黄天荫教授。第一作者为清华大学医学院、北京清华长庚医院在站博士后张頔，共同作者包括清华大学医学院、北京清华长庚医院眼科王亚星教授及新加坡眼科研究所、新加坡国立眼科中心Yih Chung Tham教授。AI-TEC研究获得国家自然科学基金（82388101、8257041339）和重大致盲性眼病智能诊断技术与设备研发实验室的支持。清华大学自动化系吴嘉敏教授、严涛博士在AI-TEC底层算法与模型开发及系统部署方面作出了重要贡献。