家医院的视力评估室，在标准化的场景下，医生用特制的摄像头记录孩子的眼球运动等行为过程5分钟以上，再把视频上传到婴幼儿智能评估系统，可立刻推算出检查结果，预测孩子有否有视功能问题。
这么简易、高效的人工智能检测评估场景，已真实发生在中山大学中山眼科中心。
中山大学中山眼科中心主任刘奕志教授和中心主任助理、人工智能与大数据科主任林浩添教授发现正常和视觉损伤婴幼儿的行为模式差异，并利用深度学习技术，在全球首次建立基于行为模式的婴幼儿智能视功能评估系统，用于客观筛查婴幼儿的视功能，及时发现语言前婴幼儿的视觉损伤。最新研究成果“通过深度学习技术鉴别视觉损伤婴幼儿的动态行为模式”于年10月21日发表于《自然》杂志的子刊《自然生物医学工程》（NatureBiomedicalEngineering）。
通俗地说，即科研团队实现了基于行为模式的婴幼儿智能视功能评估，属全球首创。
▲NatureBiomedicalEngineering在线发表的文章首页
科研团队为什么要这么做？这项研究有何依据？将给孩子带来哪些健康好消息……广东卫生在线带你一探究竟！
婴幼儿行为模式与视觉损伤量化相关林浩添介绍，本研究通过分析例婴幼儿的行为学表型视频大数据，定量对比4大类不同视功能群体、13个行为特征的发生频率及严重程度，首次明确了斜视、眼球震颤、代偿头位等11个标志性医学行为体征，与婴幼儿视觉损伤的量化关系。
▲13个行为特征包括：斜视、震颤、双眼运动不协调、揉眼、压眼、戳眼、补偿性光凝、代偿头位、空视、无目标视物、频繁眨眼、眯眼、皱眉▲视觉损伤和行为模式量化关系的研究流程也就是说，婴幼儿的视觉损伤会导致多种异常行为，且不同程度的视觉损伤所引起的行为模式变化并不相同，根据这一特点，科研人员可通过婴幼儿的行为表现判断其视功能的损伤程度。
预测先天性白内障准确率达93%正因确定了视觉损伤与行为模式之间的关系，为建立高准确性和特异性的婴幼儿智能视功能评估系统提供可能。广卫君了解到，研究结果表明，通过行为模式的视频记录来评估婴幼儿的视觉功能，智能评估系统在检测轻度和重度视觉损伤以及病因诊断方面都有令人满意的表现，明确因先天性白内障、小角膜症、小眼球症、晶体脱位、无晶体眼导致视觉损伤的准确率分别达到93%、89.9%、86.4%、86.2%、81.6%。与传统的检测方法相比，该系统对技术支持和婴儿合作的需求较少，可行性和准确性更高。林浩添教授告诉广卫君，在婴幼儿时期，由于小孩无法有效表达，家长意识不足，导致很多婴幼儿视功能问题没有得到及早发现与解决，延误了病情，甚至影响孩子后续的发育功能。“例如，婴幼儿经常用力地揉眼睛、怕光，都在提示可能出现视功能问题，而很多家长往往没有足够重视，或即便对孩子视功能产生怀疑，但因传统检测步骤多、时间跨度大，以至于拖了挺长的时间才能确定有否视功能问题。”他表示。此外，该系统还可作为视觉发育临床研究的技术支持，对于进一步探究和明确婴幼儿的视觉发育规律具有重要意义。
值得一提的是，不久的将来，此婴幼儿视功能评估系统将开发出应用于手机APP，家长只要根据提示操作，拍摄符合要求的视频并上传，即可快速了解孩子的视功能有没出现问题。
记者｜周颖怡编辑｜任君飞责编｜黎晓心通讯员｜魏春福邰梦云蔡炽聪广东卫生在线全媒体团队出品欢迎分享此文
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