“智慧医疗”的概念在全球广泛提出还不足10年，随着计算科技的发展，人们希望可以把互联网、物联网、人工智能等领先技术应用于医疗服务各个领域，引发医疗革命，快速提升医疗服务水平。
从互联网化、数字化再到智慧化，“互联网+医疗”、人工智能辅助诊断系统、“5G网络+医疗”等新鲜热词层出不穷，与理论研究的百花齐放相比，真正落地实践并赋能医疗系统效能提升的应用案例屈指可数。
计算力+人工智能就是生产力！
以结果为导向，用效能说话
年1月，为满足慢病人工智能解决方案科学领域科研需求，健澜科技在深入调研的基础上，为医院眼科量身打造了整套基于NVIDIAGPU的面向检测因糖尿病造成的视网膜病变数据处理与智能病理影像识别的高性能计算集群总体解决方案。
把充足计算力赋能于生物信息处理、医疗影像识别、智能测序、生物大数据处理等关键应用上，将原CPU集群上需用几天时间才可处理完成的数据集，处理用时降低到以秒为单位。有效整合数据信息资源，缩短科研周期，降低科研成本，提高科研效率。
杭州健澜科技有限公司，目前已实现对OCT和眼底彩照双模态影像的人工智能诊断，可诊断包括糖尿病视网膜病变、老年黄斑变性、青光眼等近二十多种高发眼底疾病。这款产品由人工智能自动给出辅助诊断结果以及疾病量化分析报告，总体准确率可达96%以上。区别于单纯的眼底彩照人工智能，同时具备OCT人工智能诊断的双模态系统在可诊断疾病数量、诊断准确率上都有质的飞越，是眼科医生未来不可或缺的辅助工具。总结来说，DR.ZHUOYIN系统的灵敏性为87.2%（＞85%），特异性为90.7%（＞82.5%），成像率为96.1%，稳健性明显优于预期的初级护理终点目标。也就是说，DR.JAN系统能够正确识别患有疾病的患者；正确地区分和归类患者的疾病等级；鉴别诊断视网图像和确定疾病严重程度等。很明显，系统的检测效率和准确性高于一般家庭医生和基层医疗机构健康管理人员的水平。新技术：AI可快速准确检测因糖尿病造成的视网膜病变最近美国一项新的研究报告显示，AI（人工智能）可检测糖尿病患者是否发生视网膜病变，而且数据的准确程度达到百分之九十五，并且可在一分钟之内完成判断，速度极快。因此，它可以帮助医生快速筛选出那些需要转介到眼科的患者，以防止因糖尿病造成的永久性视力丧失。糖尿病会影响视力糖尿病是一种影响全球数亿人的代谢疾病，仅在美国就有超过万的糖尿病患者。它使血管造成损伤，增加心血管疾病的风险。血管并发症会导致视网膜、肾脏、心脏等疾病。数据显示，百分之二十五的糖尿病患者可能会出现视网膜病变。糖尿病视网膜病变是一个长期的过程，但由于血糖控制不良而加速恶化。眼部血管的弱化会导致相邻内皮细胞之间的小隆起。这破坏了内皮屏障，使血细胞和血清泄漏到视网膜外。由于渗漏而产生的强烈炎症反应会导致水肿。虽然早期糖尿病视网膜病变可能不会引起症状，但随着时间的推移，视力损害会增加甚至导致失明。AI技术的运用一种名为“EyeArt”的AI技术系统在早些年就已被研发出来，它使用算法分析视网膜图像和深度机器学习来检测和定位糖尿病视网膜病变病变。医学界人士使用EyeArt对眼睛进行分析，并将结果发送给ETDRS认证的评分员进行专家评审。结果发现该技术可以检测出因糖尿病造成视网膜病变的问题，当系统判断眼部检查结果发生异常时，要么是糖尿病视网膜病变，要么是其他眼部疾病。相关人员通过大量的试验数据发现，EyeAr能及早发现糖尿病视网膜病变的患者。而英国的医疗服务体系对2万多名患者进行了独立验证，如果是图像质量差或者那些没有显示视网膜所需字段会被程序自动标记，以便后期更快速为同一个病人进行检测，增加了便利性。该系统软件还可以与各种型号的相机兼容。数据传输和存储遵循加密协议，以保护所有患者信息的隐私，不过或许将来允许其纳入现有的电子医疗记录系统中。研究人员表示，AI技术准确并实时进行诊断能够为数百万糖尿病患者带来了希望，诊断过程非常简单，只需拍下患者视网膜的彩色图像，上传至云端进行分析，就可在一分钟内收到报告。除了快速获取患者的疾病情况之外，也意味着可以快速识别那些有失明风险的人，并及时让他们接受眼科治疗。
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