医疗人工智能走到哪一步了从眼科谈起

人工智能系统AlphaGo已经在围棋领域证明了自己的能力，在语音识别、人脸识别、机器人、自动驾驶等领域同样取得了巨大的进展。那么，在医疗领域，人工智能究竟进展到什么程度了？

张大磊在这方面算是有发言权的人。他创立的Airdoc，正在探索将人工智能技术应用到医疗领域。

日前，在一场医疗行业会议上，张大磊以眼科为例，描述了人工智能在医疗领域所能发挥的价值，以及目前可以达到的具体效果。

亿邦动力网将张大磊的观点整理如下（内容有删改）：

眼科是医医院科室之一，尤其是近年来，眼科疾病病发率持续增高，但眼科医生却非常有限。我将以这个科室为例，讲讲人工智能怎么辅助医生的日常工作。

以糖尿病患者的视网膜病变为例，这是最常见的糖尿病并发症，发病率约为25%~38%，失明几率较非糖尿病患者高25倍并且不可逆，已经成为四大致盲眼病之一。目前全世界有数千万人患有这一疾病。

我国约有1.14亿糖尿病患者，当中很大一部分都有患糖尿病性视网膜病变的风险，所以一般糖尿病病人半年会做一次眼底筛查。

但一个窘迫的现状是，内分泌科医生在这个时候都需要借助眼科医生进行眼底病变会诊，退一步讲，即便内分泌科医生能从眼底图像中看出问题，按照法律规定也不能出眼科的诊断报告。

而中国的眼科医生仅有3.6万余名，眼底专业医师就更少了，造成的结果是大多数糖尿病患者不能得到及时的眼底筛查。

这种情况下，人工智能的价值就凸显出来了。

针对糖尿病性视网膜病变，Airdoc做了很多人工智能的探索。我们花费大量时间医院收集了数十万张眼底照片，构建超过层卷积神经网络，能准确解析原始图像的高阶信息，单次迭代持续训练超过小时，最终训练出了Airdoc糖尿病性视网膜病变辅助诊断模型，在灵敏性和特异性等主要指标上，获得了和人类医生相当的结果。

（说人话：机器经过很多的影像资料训练，高强度学习，最终高度模拟医生诊断，形成跟医生差不多的影像识别、判断能力。）

这样一来，内分泌科大夫可以利用Airdoc模型对糖尿病患者进行初次眼底筛查，可以快速地将有病变和无病变的患者区别出来，情况严重的，可直接转诊到眼科继续治疗。

斜视也是Airdoc重点