12月19日，我校生物医学工程学院校聘副教授彭圆圆联合汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心陈浩宇教授团队、新加坡科技研究局付华柱教授团队，在《细胞（Cell）》子刊《细胞医学报道 (Cell Reports Medicine)》（中科院一区Top， IF=11.7）上在线发表题为《结合不确定估计技术的基础模型在基于光学相干断层扫描的视网膜疾病诊断中增强了人工智能的可靠性（Enhancing AI Reliability: A Foundation Model with Uncertainty Estimation for Optical Coherence Tomography-based Retinal Disease Diagnosis）》的研究论文。彭圆圆，汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心林艾迪，新加坡国立大学博士后王猛为共同第一作者；陈浩宇和付华柱为共同通讯作者，我校为第一作者单位。

视网膜疾病是常见的不可逆性致盲眼病，早期诊断和及时治疗是防止患者视力丧失的关键。既往研究表明，人工智能（AI）联合光学相干断层扫描（OCT）图像可以辅助诊断视网膜疾病，且在多种常见眼底病的分类任务中取得了重要成果。然而，传统AI模型在真实世界应用中仍面临无法表达预测结果的置信度、无法检测未见过的分布外数据（Out of distribution, OOD）的问题，导致医生无法对模型的可靠性进行判断，容易出现误诊和漏诊，从而产生医疗风险，限制了AI技术在真实世界临床实践中OCT图像检测的应用。

为解决上述问题，该研究团队使用正常眼底和15种视网膜疾病的82813张OCT图像，开发了一个基于不确定性估计的基础模型（Foundation Model with Uncertainty Estimation, FMUE）。该模型不仅能够输出预测结果，还能提供相应的不确定性分数，以表明预测结果的置信度。结合最佳阈值策略，模型通过输出高于阈值的不确定性分数，提醒医生对这些高不确定性样本进行二次评估，从而减少误诊和漏诊。研究有望为真实世界中开放集OCT图像的自动检测提供一种更准确、更可靠的方法。

该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金以及广东省教育厅和安徽省教育厅相关项目的资助。（生物医学工程学院）

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666379124006475