第七屆諾貝爾獎(jiǎng)獲得者醫(yī)學(xué)峰會(huì)暨未來醫(yī)學(xué)創(chuàng)新論壇 陳羽中發(fā)言
現(xiàn)狀
缺血性心臟病、心血管疾病是我們?nèi)祟愖畲蟮乃酪颍瑐鹘y(tǒng)ICVD風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型操作起來很麻煩，需要收集患者的年齡、性別、腰圍、抽血等20-30個(gè)指標(biāo)，這樣下來，單做一個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)判斷非常耗時(shí)間。
發(fā)現(xiàn)
眼底視網(wǎng)膜這片組織是人類整個(gè)中樞神經(jīng)系統(tǒng)的一個(gè)“前哨站”，通過視網(wǎng)膜檢測，至少可以發(fā)現(xiàn)四類疾病。包括全身性的血管類疾病和神經(jīng)類疾病，如高血壓、動(dòng)脈硬化、老年癡呆、帕金森等。
“通過AI技術(shù)進(jìn)行人體視網(wǎng)膜識(shí)別，可以作為一種輔助醫(yī)療手段，幫助醫(yī)生快速檢測出患者的相關(guān)疾病。”9月8日上午，第十九屆中國西部海外高新科技人才洽談會(huì)的系列論壇之一——第七屆諾貝爾獎(jiǎng)獲得者醫(yī)學(xué)峰會(huì)暨未來醫(yī)學(xué)創(chuàng)新論壇在成都舉行，中國醫(yī)療AI企業(yè)鷹瞳Airdoc首席醫(yī)學(xué)官、中國人工智能學(xué)會(huì)智慧醫(yī)療專委會(huì)副主委陳羽中教授，分享了AI視網(wǎng)膜識(shí)別技術(shù)在醫(yī)療創(chuàng)新與患者服務(wù)中的實(shí)踐案例，“在同傳統(tǒng)人工檢測方式比較后發(fā)現(xiàn)，不同地域、不同水平的專家在不同的狀態(tài)下，其檢測水平會(huì)存在波動(dòng)，但是，人工智能技術(shù)會(huì)處于恒定的水平。”
AI涉足醫(yī)學(xué)實(shí)踐 原理何在？
“AI技術(shù)運(yùn)用于醫(yī)療領(lǐng)域，到底有哪些應(yīng)用場景？”陳羽中介紹，醫(yī)療人工智能領(lǐng)域主要有幾大應(yīng)用場景，包括糖尿病、高血壓、腦卒中、冠心病、帕金森等領(lǐng)域，而和病人最有關(guān)聯(lián)的則是輔助診斷，“放眼全球，人類致死的疾病中，糖尿病、心血管病等發(fā)病率很高，這就需要一個(gè)非常高效且能被大家接受的檢測手段，而這項(xiàng)技術(shù)一定對應(yīng)了我們在生物學(xué)上的一個(gè)組織。”
陳羽中說，眼底視網(wǎng)膜這片組織是人類整個(gè)中樞神經(jīng)系統(tǒng)的一個(gè)“前哨站”，“通過視網(wǎng)膜檢測，至少可以發(fā)現(xiàn)四類疾病，第一類是全身性的血管類疾病，最常見的就是高血壓、動(dòng)脈硬化等；第二類是全身性神經(jīng)類疾病，比如老年癡呆、帕金森；第三類是眼科疾病，比如青光眼；第四類是暫時(shí)無法明確歸類的，比如說腦部腫瘤、維生素缺乏、貧血、艾滋病、梅毒等。”陳羽中認(rèn)為，在這個(gè)基礎(chǔ)上，可通過人體眼底照片去進(jìn)行觀察分析，找出人體病因。
在我國，糖尿病患者達(dá)到1.6億人。于是，通過AI去輔助診斷糖尿病成為一個(gè)技術(shù)方向。那么，它的原理何在？它主要是基于深度學(xué)習(xí)的方法，使用一個(gè)特定的識(shí)別模型，通過學(xué)習(xí)人體視網(wǎng)膜不同區(qū)域的疾病，讓AI技術(shù)能夠“記住”糖尿病患者的視網(wǎng)膜病狀，從而幫助醫(yī)生快速進(jìn)行患者篩查。“數(shù)據(jù)采集非常重要，這項(xiàng)技術(shù)需要海量的數(shù)據(jù)支撐，也面臨國家法律法規(guī)監(jiān)管，AI醫(yī)療輔助診斷相關(guān)資質(zhì)注冊審批也需要經(jīng)過多個(gè)流程，國內(nèi)人工智能領(lǐng)域已走完全部流程的軟件僅幾個(gè)。”陳羽中說。
除了糖尿病 還有哪些應(yīng)用場景？
通過AI技術(shù)的眼底檢測，這種無創(chuàng)的AI輔助診斷把量化數(shù)據(jù)給到醫(yī)務(wù)工作者，給他們提供參考依據(jù)，提高工作效率。陳羽中介紹，AI視網(wǎng)膜評估技術(shù)的醫(yī)療創(chuàng)新還可以開發(fā)出人體心腦血管、癡呆風(fēng)險(xiǎn)、甲亢、眼軸等評估模型，幫助醫(yī)生輔助診斷更多疾病。
“缺血性心臟病、心血管疾病是我們?nèi)祟愖畲蟮乃酪颍瑐鹘y(tǒng)ICVD風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型操作起來很麻煩，需要收集患者的年齡、性別、腰圍、抽血等20-30個(gè)指標(biāo)，這樣下來，單做一個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)判斷非常耗時(shí)間。能不能用視網(wǎng)膜照片進(jìn)行一體化判斷？這項(xiàng)工作我們正在推進(jìn)，已經(jīng)發(fā)表了相關(guān)文章。”陳羽中說。
此外，針對青少年近視眼問題，AI視網(wǎng)膜評估技術(shù)也能夠通過甲亢、眼軸等評估模型進(jìn)行輔助診斷。據(jù)陳羽中介紹，他所在的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)研發(fā)出體量較小的人體眼底照相機(jī)，累計(jì)服務(wù)用戶達(dá)500萬，“國內(nèi)高中生近視眼率很高，眼球問題非常重要，通過AI深度學(xué)習(xí)去識(shí)別，通過模型檢測，可以盡早發(fā)現(xiàn)青少年的眼睛問題。”
成都商報(bào)-紅星新聞?dòng)浾?葉燕 實(shí)習(xí)記者 宋嘉問 攝影記者 呂國應(yīng)
（責(zé)任編輯：梁艷）
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