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• 由20余萬張真實圖片“訓練”出來

  為實現(xiàn)眼科人工智能由實驗室向臨床實踐階段轉(zhuǎn)變，林浩添領(lǐng)銜的研究團隊成都企業(yè)網(wǎng)站建設使用來自16家具有不同疾病分布、不同級別的醫(yī)療機構(gòu)的20余萬張視網(wǎng)膜圖像，訓練出了可同時識別14種常見眼底異常的AI視網(wǎng)膜多病種輔助診斷系統(tǒng)，包括糖尿病、高血壓等全身性疾病的眼部表現(xiàn)，以及青光眼、病理性近視、視網(wǎng)膜靜脈阻塞、視網(wǎng)膜脫離等12種威脅視力的異常。

  “使命是宏大的，但執(zhí)行起來確實困難重重?！标愑鹬懈嬖V健康時報記者，“以大數(shù)據(jù)為例，我們往往會看一宗數(shù)據(jù)的量，假設100萬，不算小了，但如果我們一細分析其結(jié)構(gòu)，可能某一單病種，比如糖網(wǎng)，就占了99%；剩下的1萬分布著幾十個病種，有些病種可能只有幾十，甚至更少，就會導致數(shù)據(jù)的不準確?！?/p>

  為保證該系統(tǒng)的準確性，由中山眼科中心領(lǐng)銜，包括北京同仁醫(yī)院、上海五官科醫(yī)院、北京大學人民醫(yī)院和山東大學齊魯醫(yī)院等多家微信小程序開發(fā)公司三甲醫(yī)院的醫(yī)學專家對該系統(tǒng)進行了驗證與分析。

  研究團隊成都企業(yè)網(wǎng)站建設通過2萬余張視網(wǎng)膜圖像對系統(tǒng)進行內(nèi)部驗證，包括來自中國28個省份的8家三級醫(yī)院、6家社區(qū)醫(yī)院和21家健康體檢機構(gòu)，并覆蓋到了新疆、云南、廣西、寧夏等中國少數(shù)民族聚集地和邊疆偏遠地區(qū)的醫(yī)療機構(gòu)，研究結(jié)果表明，AI視網(wǎng)膜多病種輔助診斷系統(tǒng)不僅可以準確識別14種常見眼底異常，適用于不同醫(yī)療場景、不同種族、不同眼底照相儀器的臨床真實世界環(huán)境，且準確率媲美眼底?？漆t(yī)生。

  研究覆蓋的省市和醫(yī)療機構(gòu)。受訪者供圖。

  視網(wǎng)膜AI落地應用按下“加速鍵”

  當前，醫(yī)學AI研究已經(jīng)進入臨床實踐階段，其中醫(yī)學影像AI領(lǐng)域是發(fā)展最快，也是關(guān)鍵詞優(yōu)化排名先實現(xiàn)落地應用的領(lǐng)域。2020年8月，鷹瞳Airdoc獲得國家藥監(jiān)局頒發(fā)的首張眼科人工智能軟件第三類醫(yī)療器械證書。

  該研究表明，AI視網(wǎng)膜多病種輔助診斷系統(tǒng)完全可以部署在網(wǎng)絡基礎設施差、醫(yī)療資源稀缺的偏遠地區(qū)，支持中國多民族多人種的眼底檢查，同時保持高度的準確性。當下，鷹瞳Airdoc獲批的AI視網(wǎng)膜輔助診斷系統(tǒng)已經(jīng)為新疆巴楚偏遠的社區(qū)服務中心和上海大三甲的患者，提供同樣高質(zhì)量的AI服務。

  不過，陳羽中認為，AI并不會替代人類醫(yī)師?！叭恕保ɑ颊撸┑膯栴}，還需要“人”（醫(yī)護）來解決。