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一個(gè)眼科醫(yī)生判讀一張青光眼眼底圖片需要將近1分鐘，而AI在1秒鐘內(nèi)可以迅速完成10張。在青光眼的篩查上，人工智能大有可為。但是，由于AI篩查系統(tǒng)在國內(nèi)各個(gè)醫(yī)療中心系統(tǒng)不一，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和疾病判病標(biāo)準(zhǔn)存在較大差異，目前人工智能在眼科領(lǐng)域的應(yīng)用并不廣泛。

如何解決這一問題？

近日，由中華醫(yī)學(xué)會(huì)眼科學(xué)分會(huì)青光眼學(xué)組、中國醫(yī)學(xué)裝備協(xié)會(huì)眼科專委會(huì)人工智能學(xué)組牽頭組織，騰訊公司參與撰寫的《基于眼底照相的人工智能青光眼輔助篩查系統(tǒng)規(guī)范化設(shè)計(jì)及應(yīng)用指南》正式對(duì)發(fā)布。

指南對(duì)AI青光眼輔助篩查系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、算法模型構(gòu)建、硬件要求、數(shù)據(jù)集建立和標(biāo)注、AI篩查方案、AI篩查報(bào)告要求、數(shù)據(jù)安全等提出相關(guān)規(guī)范和建議，進(jìn)一步規(guī)范AI青光眼輔助篩查系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及臨床應(yīng)用。

同時(shí)，下月起，雙方合作的AI輔助青光眼篩查系統(tǒng)將在同仁醫(yī)院開展臨床試驗(yàn)。

青光眼檢出率不足10%

早在2016年10月28日，國家衛(wèi)計(jì)委便制定了《“十三五”全國眼健康規(guī)劃（2016-2020年）》，就將保障國民視力健康納入整體規(guī)劃。

但是，目前看來，實(shí)施的效果并不理想。就以青光眼為例，北京同仁醫(yī)院眼科中心的劉含若博士向雷鋒網(wǎng)表示，青光眼的檢出率不足10%。

青光眼篩查率低的原因有哪些方面？

劉含若表示，青光眼是所有眼科疾病里面發(fā)病機(jī)制最為復(fù)雜的，被稱為盜取視力的“小偷”，而且視力損害是不可逆的，需要綜合考慮眼壓、眼底C/D形態(tài)、視野、OCT視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層改變等多個(gè)因素，一旦青光眼進(jìn)入到中晚期，患者面臨的只能是失明。

其次，中國眼科醫(yī)生的數(shù)量太少，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足于中國龐大的人口需求。

據(jù)衛(wèi)計(jì)委2016年統(tǒng)計(jì)，我國目前只有3.2萬名眼科醫(yī)生，其中從事眼底醫(yī)療服務(wù)和研究的醫(yī)生約800-1000人。平均下來，4萬多名中國人才能得到1個(gè)眼科醫(yī)生的救治。

數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)到2020年，全球和我國青光眼人數(shù)將達(dá)到7960萬和2180萬；在致盲率方面，2010年全球約有840萬青光眼患者致盲，而其中中國致盲人數(shù)占比患者達(dá)1/4以上。

值得注意的是，由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)僅僅是就診患者的數(shù)據(jù)。所以我國目前臨床統(tǒng)計(jì)中，癥狀更加明顯的原發(fā)性閉角型青光眼（PACG）患者被更多地統(tǒng)計(jì)在內(nèi)，是最常見的青光眼類型。

然而新加坡、印度以及在北京的流行病學(xué)調(diào)查結(jié)果表明，約90%的原發(fā)性開角型青光眼（POAG）患者未被發(fā)現(xiàn)。

也就是說，真正青光眼疾病的患病人群要遠(yuǎn)比統(tǒng)計(jì)的多。

劉含若表示，80%的眼科疾病都可以通過“早發(fā)現(xiàn)、早篩查、早干預(yù)”，從而避免致盲。

“中國導(dǎo)盲性眼病長期以來重治防輕，基層防治技術(shù)能力滯后。應(yīng)用AI技術(shù)后，我們預(yù)估篩查率能從10%提升到90%以上。因此，將人工智能應(yīng)用在眼科疾病篩查的場景里，非常有意義?！?/p>

牽手騰訊

2016年，同仁醫(yī)院開始與騰訊進(jìn)行青光眼模塊的合作。2018年，同仁醫(yī)院王寧利專家團(tuán)隊(duì)與騰訊舉行了合作簽約儀式，啟動(dòng)人工智能輔助診斷青光眼的聯(lián)合科研。

2019年，產(chǎn)品正式推出上線。

劉含若表示，通過前期的預(yù)驗(yàn)證，AI系統(tǒng)對(duì)早期青光眼病灶的診斷準(zhǔn)確性已經(jīng)達(dá)到了95%，這個(gè)成績相當(dāng)于同仁成熟眼科醫(yī)生的診斷水平。

當(dāng)然，這套AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)初衷是在基層進(jìn)行篩查，彌補(bǔ)基層醫(yī)生對(duì)疾病判定不夠準(zhǔn)確、早期的誤判或者誤診的情況。

“一個(gè)產(chǎn)品好不好，需要它最終達(dá)到高粘性的使用。無論是在社區(qū)醫(yī)院還是基層眼科中心，首先是產(chǎn)品確實(shí)好用，其次是提升醫(yī)患的依從性，讓醫(yī)生和患者相信AI系統(tǒng)得出的結(jié)果?！?/p>

因此，在系統(tǒng)開發(fā)過程中，雙方團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了AI判定結(jié)果的可視化，不但輸出診斷結(jié)果，并且還采取熱圖的方式顯示病灶可能所處的部位。

“醫(yī)生可以通過可視化的功能輔助，具體向患者顯示紅色區(qū)域就是神經(jīng)性缺損的區(qū)域，以及缺損的部位有多大，從而對(duì)疾病進(jìn)行量化。同時(shí)眼科智能診斷系統(tǒng)，對(duì)于患者來說，這個(gè)東西不再抽象，更加利于他們理解?！?/p>

青光眼篩查的現(xiàn)實(shí)困境

當(dāng)然，人工智能應(yīng)用于青光眼篩查也有一些特有的困境。