近年来，随着新生儿眼底筛查的普及和新生儿眼底成像技术的提高，新生儿视网膜出血得以早发现、早治疗。为适应当前的视网膜出血治疗需求，奥比斯科技团队成员参与提出了一种基于深度学习的新生儿视网膜出血评估新标准，该研究成果发表在SCI著名国际眼科期刊《Clinical & Experimental Ophthalmology》上。利用深度学习网络进行新生儿视网膜出血评估可以提高诊断的准确性和效率，帮助医生更好地制定治疗方案，预测病情进展并预防潜在的视力障碍。

图1 新生儿视网膜出血检查

01、什么是新生儿视网膜出血

在出生后的前几周内，新生儿眼睛内部视网膜血管破裂或受损，导致血液泄漏到视网膜周围的组织中。视网膜出血可能只是一些微小的点状出血，也可能是较大的出血区域，这些出血通常是由于婴儿过度通气、窒息、难产、出生时头部受伤或缺氧等原因造成的，这可能会导致视网膜受损或失去血液供应，从而影响婴儿的视力发展。

02、新生儿视网膜出血的治疗选择

对于新生儿视网膜出血的治疗方案，一般需要根据病情的严重程度和病因进行评估。对于较轻的视网膜出血，通常不需要治疗，因为它们通常会在数周内自行消退。对于较严重的情况，可能需要更密切的观察和治疗。

如果视网膜出血是由窒息、过度通气或其他呼吸问题引起的，医生可能需要治疗这些问题。对于严重的情况，医生可能会采用激光治疗、手术治疗或注射药物等方法来尝试减轻出血对视网膜的影响。此外，提供营养支持和管理其他健康问题也是治疗视网膜出血的一部分。最好的治疗方案应该是由医生根据具体情况制定的个性化方案。

03、新生儿视网膜出血评估标准

新生儿视网膜出血是一种常见的疾病，如果不及时诊断和治疗，可能会导致严重的视觉损伤。因此，对新生儿视网膜出血的评估是非常重要的。1979年Von Barsewisch等人提出了基于新生儿视网膜出血数量的三级评估标准，1980年Egge进一步考虑出血与视盘的相对大小，进一步完善了三级评估标准。但这两个标准由于提出时间早，受当时技术限制，难以适应当前技术条件下的诊断要求。奥比斯科技团队成员参与提出的新的评估标准，利用研发的深度学习网络，可以对出血点进行准确的分割，和视盘面积进行定量化比较，并且关注出血点是否在视觉敏感的黄斑区，制定了新的评估标准。这一标准对于定量化评估出血面积，规范治疗方案，追踪治疗效果等具有重要的意义。

图2 新生儿视网膜出血分级

奥比斯科技是一家专注于眼科人工智能的国家高新技术企业，致力于为临床医生提供更准确、高效的诊疗方案，以改善眼科患者的治疗效果和生活质量。公司团队持续提升自身技术水平，积极参与国内外科研合作，不断推动技术进步和创新，为公司长期可持续发展奠定坚实基础。

参考文献：

J. Mao, et al., New grading criterion for retinal haemorrhages in term newborns based on deep convolutional neural networks. Clin Exp Ophthalmol 48, 220–229 (2020).

https://doi.org/10.1111/ceo.13670