你是否有心臟病、糖尿病、高血壓……AI技術“一眼看穿”

第七屆諾貝爾獎獲得者醫學峰會暨未來醫學創新論壇 陳羽中發言現狀

缺血性心臟病、心血管疾病是我們人類最大的死因，傳統ICVD風險預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個指標，這樣下來，單做一個人的風險判斷非常耗時間。

發現

眼底視網膜這片組織是人類整個中樞神經系統的一個“前哨站”，通過視網膜檢測，至少可以發現四類疾病。包括全身性的血管類疾病和神經類疾病，如高血壓、動脈硬化、老年癡呆、帕金森等。

“通過AI技術進行人體視網膜識別，可以作為一種輔助醫療手段，幫助醫生快速檢測出患者的相關疾病。”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的系列論壇之一——第七屆諾貝爾獎獲得者醫學峰會暨未來醫學創新論壇在成都舉行，中國醫療AI企業鷹瞳Airdoc首席醫學官、中國人工智能學會智慧醫療專委會副主委陳羽中教授，分享了AI視網膜識別技術在醫療創新與患者服務中的實踐案例，“在同傳統人工檢測方式比較后發現，不同地域、不同水平的專家在不同的狀態下，其檢測水平會存在波動，但是，人工智能技術會處于恒定的水平。”

AI涉足醫學實踐 原理何在？

“AI技術運用于醫療領域，到底有哪些應用場景？”陳羽中介紹，醫療人工智能領域主要有幾大應用場景，包括糖尿病、高血壓、腦卒中、冠心病、帕金森等領域，而和病人最有關聯的則是輔助診斷，“放眼全球，人類致死的疾病中，糖尿病、心血管病等發病率很高，這就需要一個非常高效且能被大家接受的檢測手段，而這項技術一定對應了我們在生物學上的一個組織。”

陳羽中說，眼底視網膜這片組織是人類整個中樞神經系統的一個“前哨站”，“通過視網膜檢測，至少可以發現四類疾病，第一類是全身性的血管類疾病，最常見的就是高血壓、動脈硬化等；第二類是全身性神經類疾病，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。”陳羽中認為，在這個基礎上，可通過人體眼底照片去進行觀察分析，找出人體病因。

在我國，糖尿病患者達到1.6億人。于是，通過AI去輔助診斷糖尿病成為一個技術方向。那么，它的原理何在？它主要是基于深度學習的方法，使用一個特定的識別模型，通過學習人體視網膜不同區域的疾病，讓AI技術能夠“記住”糖尿病患者的視網膜病狀，從而幫助醫生快速進行患者篩查。“數據采集非常重要，這項技術需要海量的數據支撐，也面臨國家法律法規監管，AI醫療輔助診斷相關資質注冊審批也需要經過多個流程，國內人工智能領域已走完全部流程的軟件僅幾個。”陳羽中說。

除了糖尿病 還有哪些應用場景？

通過AI技術的眼底檢測，這種無創的AI輔助診斷把量化數據給到醫務工作者，給他們提供參考依據，提高工作效率。陳羽中介紹，AI視網膜評估技術的醫療創新還可以開發出人體心腦血管、癡呆風險、甲亢、眼軸等評估模型，幫助醫生輔助診斷更多疾病。

“缺血性心臟病、心血管疾病是我們人類最大的死因，傳統ICVD風險預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個指標，這樣下來，單做一個人的風險判斷非常耗時間。能不能用視網膜照片進行一體化判斷？這項工作我們正在推進，已經發表了相關文章。”陳羽中說。

此外，針對青少年近視眼問題，AI視網膜評估技術也能夠通過甲亢、眼軸等評估模型進行輔助診斷。據陳羽中介紹，他所在的團隊已經研發出體量較小的人體眼底照相機，累計服務用戶達500萬，“國內高中生近視眼率很高，眼球問題非常重要，通過AI深度學習去識別，通過模型檢測，可以盡早發現青少年的眼睛問題。”