人工智能|1000多万糖尿病人面临失明( 四 )

孙宇辉看到了这种需求的紧迫性。
对疾病的早期筛查和预防，一方面是让患者节省大量的医疗费用，并且避免了视力严重受损或者失明的风险。另一方面，整个社会保持良好的健康状况，对降低医疗成本、完善医疗体系都有良性的促进作用。
“我想这是一个很好的契机，让我们有机会用新的技术来服务于医院和医生以及患者。”孙宇辉认为，从拍片、阅片到诊断、治疗，眼部问题都可以在一个科室内完成，不需要太多跨科室的工作。这样一个闭环，也能让他们更集中专注地去解决其中的问题。
如果让人工智能通过深度学习，达到自动诊断眼底的状况，那么即使只有全科医生的基层医疗单位，都可以通过“糖网筛查”软件为患者诊断。
用高效率和高精准的人工智能，辅助医生去满足数亿人的眼睛筛查。
国家也早早对慢病的筛查预防有了长期的规划，在2017年1月发布的《国务院办公厅关于印发中国防治慢性病中长期规划(2017-2025年)的通知》中，就提到要实施“早诊早治，降低高危人群发病风险”的策略。在增强科技支撑的内容中，也强调了要推动新技术在慢病防治领域的发展和建设，探索有效的慢病防控路径。
2022年1月，国家卫健委发布了《“十四五”全国眼健康规划(2021-2025年)》，其中明确提到:到2025年，逐步提高基层医疗卫生机构对糖尿病视网膜病变等眼底疾病的筛查能力。
这也印证了，国家层面更乐于看到人工智能这样的新技术来弥补医疗资源不足的问题。
百万级别的数据深度学习换来的精准
一个医疗产品的诞生到真正投入到使用，需要非常严格的验证。
目前，致远慧图与北京协和医院、北京同仁医院等十多家三甲医院合作，这几年里通过大量的真实病例数据学习，让人工智能软件的诊病能力达到了一个较为满意的状态。并且在数百家医疗机构试用，都取得了不错的效果。
其中，糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件已经在国内获批国家药监局医疗器械三类证，也获得了获得欧盟CE认证，拿到了出海的通行证。
多病种眼底影像辅助诊断软件则成为全球首个获得欧盟CE认证的此类产品，也是全国首个获国家药监局审批进入“创新医疗器械特别审查程序”的同类辅助诊断软件。
孙宇辉介绍，两款软件的学习数据集都在十万级别以上，基本来自于这些合作的三家医院。为了追求更高的诊断水平和对不同环境的适应性，致远慧图还通过计算机模拟，用技术手段生成一些曝光过度或者曝光不足的眼底相片，又或者对拍摄角度、色彩饱和度、对比度调整，来加入到算法训练中。
通过这样的强化学习，实际上两款软件的学习数据已经达到了百万级别。
从2018年开始，致远慧图对两款软件进行了近一年的测试验证，不断测试新的数据和模拟不同的环境，在此基础上不断对算法进行微调。
“因为加入了计算机模拟的数据集，软件的测试环境甚至比真实的还要严苛一点。”他表示，软件需要适应各种状况，一张眼底照片出来，只要医生能通过照片给出一个诊断分析，那么算法也应该能给出一个水平相当的诊断。
在与医疗机构的合作中，一开始在医生的帮助下，软件对病灶做了大量的标注，通过学习后，将病灶标注出来提供给医生。他们发现，软件的这种标注病灶的行为，又更好地辅助了医生去判断病人的病情。
“致远慧图的“糖网软件”在意大利全科诊室应用的场景中，敏感性达到了100%，特异性也达到97.7%。”孙宇辉说，“这是非常好的真实世界的数据。”