羊城晚报讯 记者刘欣宇，通讯员邰梦云、唐艳丽报道：看病时不想被拍到脸部信息？患病照片怕被认出来？“数字面罩”或将解决这些问题。9月16日，记者从中山大学中山眼科中心获悉，该中心林浩添教授团队与清华大学戴琼海院士、徐枫教授团队以及多个科研机构历时3年多联合研发了一项新技术“Digital Mask（数字面罩）”，通过面部三维重建，隐去患者身份信息的同时保留用于诊断的特征，解决了患者眼面部个人敏感信息保护和基于眼部图像疾病诊断需求之间的矛盾。研究成果已于近日在国际医学顶级期刊《自然医学》（Nature Medicine）在线发表。

　　林浩添表示，辩证来看，通过数字技术与医学技术的交叉赋能，可以建立疾病筛诊防治的智慧医疗体系，为一系列关键临床问题提供科学有效的解决方案。然而，数字医学的数据依赖性和医疗数据的身份敏感性之间的矛盾却是行业痛点、难点，医疗信息似乎总是跟随着身份信息，导致个人疾病体征和个人身份信息存在耦合，任何人脸图像在记录个人健康信息的同时，都不可避免地记录了种族、性别、年龄、情绪等其他生物迹象。

　　另外，很多患者对个人敏感信息数据的泄露风险存在担忧，在某种程度上降低了提供研究数据的意愿。这导致医学研究数据收集成本大大增加，给相关医疗机构及研究团队造成负担。

　　该团队开发的“数字面罩”技术将拍下的患者脸部图像转换成3D形式，使患者面部自动生成一个虚拟“面罩”，只保留可以用于诊断眼疾的重要信息，实现“识病不识人”的匿名就医效果。“研究表明，在传统的‘六选一’识别测试中，如用‘遮盖’方法，身份被识别率为91.3%，而患者在‘数字面罩’的保护下，身份被识别率降低到27.3%。”林浩添介绍。

　　据了解，该团队重点测试了最常见的四种相关眼病，包括上睑下垂、眼球震颤、斜视和甲状腺相关眼眶病，涉及十多种异常行为表型。中山眼科中心四个专科的12名专家教授，分别对使用“数字面罩”和未使用“数字面罩”的病人进行疾病诊断，结果显示出几乎完美的诊断一致性和可比的诊断准确率。

　　“这四种眼病涉及的临床患者数量较大，体征和特征都相对典型，属于常见病、多发病。在远程医疗过程中，医生对这类疾病产生的体征情况也较为关注。后续随着技术的更迭以及临床测试的增加，我们也将会覆盖到更多病种。”林浩添表示，像是甲状腺相关眼眶病，以前需要用传统尺子去量眼球突出多少，而现在通过“数字面罩”可以直接准确测量，该技术除了能保护患者隐私外，也给医学辅助诊断、监测等带来利好。