利用人工智能眼底識別實現慢病篩查和管理

2018年10月27日，由中國健康產業創新平臺主辦，中歐國際工商學院衛生管理與政策中心承辦，普華永道協辦，新浪健康、愛問醫生作為戰略合作媒體特別支持的2018中國健康產業創新論壇在上海順利閉幕。

Airdoc副總裁張京雷

健康中國2030年戰略特別提及國家慢病，高血壓、糖尿病、動脈硬化患病人數達6億，占我國50%，診斷、治療、住院費用高昂。從事人工智能核心問題需要找到一個切入點，我們公司機緣巧合選擇了眼底影像入手，從眼科延伸到了內分泌科，內分泌科找到的趨勢是慢病篩查和糖尿病管理，由于很多患者的疾病是沒有辦法治愈，所以需要管理，如何防止并發癥發生。我們做了三年仍是小公司狀態，找不到可對標公司，市場很多是切入醫學或者是診療環節，但這個環節很復雜，每一個步驟需要系統化，每一個步都涉及生命，所以任何小的動作都是非常慢。

 眼底檢查切入慢病篩查、管理

 糖尿病很容易確診，但是管理非常困難，原因在于患者個人問題，治療手段問題，還有一些如糖尿病人飲食、運動管理等問題。以上海數據為例，糖尿病患者在中國確診人數達10%，知曉率只有30%，邊緣城市這個數字會更低。糖尿病的并發癥之一就是眼科疾病，而這是可以通過眼底檢查及早發現的。面對龐大的篩查需求，我國眼科醫生明顯不足，其經驗程度不夠，有數據顯示，中國只有50%醫生接受過本科教育。

 我們的眼底檢查產品是無創無痛，可便攜式到患者家中檢查，成本僅一塊錢，運算和傳輸過程速度可達500K。因為眼底照片是人身體里從出生一直到老去都是不變的，換句話說這是健康險很好的身份識別指標，因為這個特點，在病人數據保護方面，不需要病人其他東西，眼底照片作為搜索關鍵詞。

更重要的，眼底是直接觀察慢病最佳窗口，目前是有科學基礎的，有很多是臨床支持的，如糖尿病、高血壓、動脈硬化，還有神經系統疾病，老年癡呆在某種程度上早期通過眼底拍照，早期識別和判斷，現在我們都在做這方面研究，這個研究起來很難，比糖尿病難很多，但是技術角度，眼底照片實際上對于健康可以起很大作用。

還有，此項不需要太多成本就可以快速進行。因為慢病管理占比醫保很大一部分，這些慢病能否早期預期，及時干預，可以促進控制醫保支出。以糖尿病引起的黃斑變性為例，每位患者治療費用是20萬，某種程度上控制病情，一年就節約將近兩百億。

 深度算法來源于大數據學習

如何理解深度學習算法？很多人不理解這是計算機算法還是程序，你可以理解它760歲老大爺，它的經驗相對于人類760年，因為看了幾百萬眼底照片，對人類醫生來說是需要花760年才能學習到經驗，但是機器和人不一樣，機器學習一遍不會忘記，人有可能忘記。目前已有30種疾病，最主要是慢病。目前我們已經拿到國家二類證件，可以進行輔助診斷。