人工智慧（AI）診斷眼病，眼科醫生怎麼辦

今天依然能夠看到艷麗的世界，可是睡了一覺醒來發現眼前一片黑暗，或者在休息的時候忽然失去視覺，這並非不可能，每個人都有失明的可能性，近年來我國因為各種因素導致的失明的人數在逐年增長，白內障、青光眼、糖尿病性視網膜病變、老年性黃斑變性等成為了致盲的主要因素，其中隨著糖尿病患者的增加，糖尿病性視網膜病變患者將會逐年遞增。

糖尿病性視網膜病變診斷現狀

糖尿病視網膜病變（DR）是發病率極高的糖尿病併發症。由於長期高血糖環境，引起視網膜毛細血管損傷，造成特異性改變的眼底病變，是一種不可逆性致盲性眼病。該疾病患病率極高，糖尿病視網膜病變患者占糖尿病患者總數的25% ~ 38%。糖尿病病程越長，病情越重，年齡越大，發病的機率越高。據WESDR的研究報告，患糖尿病5年以上DR發病率約為17%；患糖尿病10年以上DR發病率為26%；患糖尿病20年以上DR發病率為63%。美國國家糖尿病委員會報告稱，糖尿病患者比非糖尿病患者的失明機率高25倍。

糖尿病性視網膜病變是糖尿病最常見的併發症之一，初期的糖尿病視網膜病變並沒有特殊的症狀表現，再加上患者缺乏疾病的認知和醫療條件，沒有定期做眼底檢查，很多患者在出現了威脅視力的症狀後才到醫院就診，這些患者治療難度大、花費多、預後差。

人工智慧診斷糖尿病性視網膜病變

目前全球已經超過4.15億人得了糖尿病，其中糖尿病性視網膜病變患者超過15%，患者基數過大但是專業的醫師數量有限，並不能滿足如此大量患者的診斷和識別，如果機器能夠在早期及時診斷出糖尿病性視網膜病變治療效果比較明顯，並且早期預防的價格要遠遠低於晚期治療費用。

中國在計算機視覺領域有著很深入的研究，並且在世界範圍內處於領先地步，國內人工智慧領先企業Airdoc在掌握了世界頂級的計算機圖像識別技術後，決定將該技術應用在醫療領域，希望可以利用人工智慧讓醫療更加高效。

在中國國際頂尖眼科醫生的幫助下，Airdoc通過建立深度學習模型，從海量糖尿病眼底影像診斷數據當中挖掘規律，學習和模仿醫生的診斷技術。模型準確度高，運行速度快，適應性強，自動對糖尿病眼底影像進行分型分期，已經達到三甲醫師水平。

輔助診斷模型和人類醫生的關係

關於人工智慧是否會替代眼科醫生這個問題是很多人關心的，但是目前人工智慧還不能取代眼科醫生，目前人工智慧仍然處於弱人工智慧的狀態，主要是通過機器學習算法，構建算法模型和深度學習網絡完成指定任務，並不具備知覺、自我意識的能力。此外，在診斷過程中醫生需要觀察病人的表情、神態，並且給予病人人文關懷，這些是機器所不能替代的，人工智慧是新時代的聽診器，未來的醫療是醫生和機器相結合，共同為病人提供更加高效準確的幫助。

應用到什麼地方

機器自動讀片，對糖尿病眼底影像進行分型分類，輔助醫生診斷，彌補中國眼底醫師的數量缺口。同時，減少醫生看片的重複勞動，降低因疲勞和經驗不足帶來的誤診和漏診，提升醫生的工作效率，讓醫生有更多時間專注於疑難雜症。

基層醫療自成立以來一直肩負著健康防護神經末梢的職責，可是近些年隨著技術能力的不足，患者正在逐步遠離基層醫療機構。去年，新鄉醫學院管理學院院長孟勇教授發布了對6766名農村居民、2983名城鄉醫生、4400名患者進行的調研報告，基層醫生能力不足是阻礙基層醫療正常運轉的主要因素。使用人工智慧自動讀片，降低對醫生的專業要求，讓基層醫療機構的醫師經過簡單培訓，即可進行DR篩查和診斷。降低糖尿病眼底篩查門檻和成本，使得對DR的整體預防得到提升。