利用人工智能眼底辨认实现慢病筛查和管理

　　编者案：airdoc副总裁张京雷开发的人工智能眼底影像辨认技术能快速便捷高效的筛查眼底疾病，进而实现慢筛查及管理。

　　2018年10月27日，由中国健康产业创新平台主办，中欧国际工商学院卫生管理与政策中心承办，普华永道协办，新浪健康、爱问医生作为战略合作媒体特别支持的2018中国健康产业创新论坛在上海顺利闭幕。

　　airdoc副总裁张京雷

　　健康中国20 0年战略特别提及国家慢病，、、患病人数达6亿，占我国50%，诊断、医治、住院费用高昂。从事人工智能核心问题需要找到一个切入点，我们公司机缘偶合选择了眼底影像入手，从眼科延伸到了内分泌科，内分泌科找到的趋势是慢病筛查和糖尿病管理，由于很多患者的疾病是没有办法治愈，所以需要管理，如何避免并发症发生。我们做了三年仍是小公司状态，找不到可对标公司，市场很多是切入医学或是诊疗环节，但这个环节很复杂，每一个步骤需要系统化，每一个步都涉及生命，所以任何小的动作都是非常慢。

　　眼底检查切入慢病筛查、管理

　　糖尿病很容易确诊，但是管理非常困难，缘由在于患者个人问题，医治手段问题，还有一些如糖尿病人饮食、运动管理等问题。以上海数据为例，糖尿病患者在中国确诊人数达10%，知晓率只有 0%，边沿城市这个数字会更低。糖尿病的并发症之一就是眼科疾病，而这是可以通过眼底检查尽早发现的。面对庞大的筛查需求，我国眼科医生明显不足，其经验程度不够，有数据显示，中国只有50%医生接受过本科教育。

　　我们的眼底检查产品是无创无痛，可便携式到患者家中检查，成本仅一块钱，运算和传输过程速度可达500k。因为眼底照片是人身体里从出生一直到老去都是不变的，换句话说这是健康险很好的身份辨认指标，由于这个特点，在病人数据保护方面，不需要病人其他东西，眼底照片作为搜索关键词。

　　更重要的，眼底是直接观察慢病最好窗口，目前是有科学基础的，有很多是临床支持的，如糖尿病、高血压、动脉硬化，还有神经系统疾病，老年在某种程度上早期通过眼底拍照，初期辨认和判断，现在我们都在做这方面研究，这个研究起来很难，比糖尿病难很多，但是技术角度，眼底照片实际上对健康可以起很大作用。

　　还有，此项不需要太多本钱就可以快速进行。因为慢病管理占比医保很大一部分，这些慢病能否早期预期，及时干预，可以增进控制医保支出。以糖尿病引发的为例，每位患者医治费用是20万，某种程度上控制病情，一年就勤俭将近两百亿。

　　深度算法来源于大数据学习

　　如何理解深度学习算法？很多人不理解这是计算机算法还是程序，你可以理解它760岁老大爷，它的经验相对人类760年，由于看了几百万眼底照片，对人类医生来说是需要花760年才能学习到经验，但是机器和人不一样，机器学习一遍不会忘记，人有可能忘记。目前已有 0种疾病，最主要是慢病。目前我们已经拿到国家2类证件，可以进行辅助诊断。

　　q&a

　　发问：健康服务平台的装备和技术都非常好，想问一下定价问题？

　　张京雷：人工智能目前坦率来说定价方面很困惑，没有对标，国家物价方面也没有政策，但其实健康是无价的，实际上我们关注本钱，如果成本很高或者是超过市面上很多眼科疾病的筛查，那就没有意义。另外的优势是无创无痛。这个价格是针对不同需求。

　　提问：商业模式里面，你们是卖服务还是卖技术？

　　张京雷：在中国现在面临核心问题是卖软件很困难，医院不太愿意用，这个软件是帮助医院节省医生诊疗时间，但是医院不认可，所以我们现在是硬件加软件，但是这个也受到很多影响，这是中国特殊国情。在国外还是比较认可，技术本身可以卖到国外。

　　发问：人工智能深度学习数据源来自于什么地方？你们建立数据模型基于多大样本量？

　　张京雷：数据是和中山眼科一起合作，数据本身是有巨大价值，这不是算法可以算出来，必须有充分的学习。所以现在人工智能像黑匣子一样，不知道为何出来这样的数据。我们当时看见谷歌用了12万张照片跑出来的模型，所以我们用了18万张，我们认为中国的情况要大于12万张。目前眼底能公然差不多全世界最大真实数据库有两百万人，大部分是中国人。

　　（本文根据嘉宾发言速记蓝眼睛整理，未经讲者本人确认）