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深度解讀:如何構(gòu)建開放的AI眼科醫(yī)療創(chuàng)新生態(tài)?

近年來,人工智能技術(shù)發(fā)展迅速,已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究的前沿?zé)狳c(diǎn)之一。其中,由于AI技術(shù)的便捷性和高效性使其在眼科疾病篩查、診療以及隨訪中表現(xiàn)出巨大的應(yīng)用前景。

在眼科AI領(lǐng)域,中國的研究與世界一流水平并行。那么,我國人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠?yàn)榻鉀Q眼科醫(yī)療難題帶來什么價(jià)值?在構(gòu)建眼科醫(yī)療AI生態(tài)系統(tǒng)中存在哪些挑戰(zhàn)?AI眼科醫(yī)療發(fā)展的趨勢(shì)是什么?

亞太青光眼學(xué)會(huì)理事、亞太眼科學(xué)院院士、中山眼科中心臨床研究中心主任張秀蘭教授對(duì)眼科AI領(lǐng)域的相關(guān)問題進(jìn)行了深度解讀,期望能夠?yàn)殛P(guān)心醫(yī)療人工智能發(fā)展的讀者帶來啟示。

中國眼科醫(yī)療現(xiàn)狀

在西方發(fā)達(dá)國家,每百萬人口中平均有79名眼科醫(yī)師。我國目前有眼科醫(yī)生約3.5萬,平均每百萬人只有22名眼科醫(yī)生,而且不同地區(qū)、不同級(jí)別醫(yī)院間眼科醫(yī)師的水平差異極大。

此外,隨著老齡化,眼病患者不斷增多。眼科醫(yī)生培養(yǎng)周期非常漫長(zhǎng),至少需要7-12年才能成長(zhǎng)為一名合格的眼科醫(yī)師。因此,光靠加大眼科醫(yī)師培養(yǎng)投入,難以滿足目前的眼病診療需求。

我國是盲和低視力人口最多的國家,眼病患者人數(shù)也是全球最多,這一類疾病給國家、社會(huì)和家庭帶來沉重的負(fù)擔(dān)。

以白內(nèi)障為例,相關(guān)手術(shù)技術(shù)已非常成熟,我國每百萬人白內(nèi)障手術(shù)例數(shù)已從1988年的83例,提升至2017年的2205例,但是距離歐美每百萬人口大于1萬例/年的數(shù)量還相差甚遠(yuǎn)。

青光眼是我國首位不可逆致盲眼病,預(yù)計(jì)到2020年,我國將有2100萬的青光眼患者,產(chǎn)生近630萬盲人及超過1000萬的視覺殘障人士。大部分青光眼發(fā)病隱匿,我國至少90%的原發(fā)開角型青光眼和至少50%的原發(fā)性閉角型青光眼患者未被查出。

糖尿病視網(wǎng)膜病變是我國另一個(gè)嚴(yán)重的公共衛(wèi)生問題,目前我國有1300萬糖尿病視網(wǎng)膜病變患者,而且農(nóng)村地區(qū)糖尿病患者罹患糖尿病視網(wǎng)膜病變的風(fēng)險(xiǎn)高于城市患者。

糖尿病視網(wǎng)膜病變患者如果早期發(fā)現(xiàn),通過激光手術(shù)就可以有效預(yù)防威脅視力并發(fā)癥的發(fā)生,但是我國的糖尿病患者很少進(jìn)行視網(wǎng)膜病變的篩查。在廣東地區(qū)的調(diào)查顯示,43.2%的糖尿病患者從未進(jìn)行過眼科檢查,在農(nóng)村,這一數(shù)值更是達(dá)到81.1%。

AI技術(shù)應(yīng)用為解決眼科醫(yī)療難題帶來價(jià)值

眼病診療的第一個(gè)痛點(diǎn)是眼病客觀診療需求尤其是篩查需求與眼科醫(yī)師數(shù)量的嚴(yán)重不匹配。

《我國糖尿病視網(wǎng)膜病變臨床診療指南(2014年)》要求糖尿病患者每年至少進(jìn)行1次視網(wǎng)膜病變篩查,我國有超過1億名糖尿病患者,靠眼科醫(yī)師難以滿足巨大的篩查需求。由于眼科的專業(yè)性和專業(yè)人員的匱乏,診療覆蓋率及其有限,而人工智能和大量影像數(shù)據(jù)結(jié)合,可以參與到部分眼病,如糖尿病視網(wǎng)膜病變、白內(nèi)障、青光眼、黃斑病變等篩查診斷中

從醫(yī)生的角度來看,人類能夠診治疾病是有限度的,很多疾病早期診斷是很困難的。以青光眼為例,根據(jù)一次門診,眼科醫(yī)生難以判斷青光眼患者目前是否是在進(jìn)展;糖尿病視網(wǎng)膜病變患者接受抗VEGF治療,事先也無法判斷每一個(gè)患者治療后反應(yīng)如何,需要多次隨訪綜合判斷。

人工智能技術(shù)可能在這方面能夠幫助眼科醫(yī)生及早判斷,助力醫(yī)生實(shí)現(xiàn)個(gè)體化診療。另外,人類雖然擁有靈巧的雙手,但精確度也存在極限,利用AI技術(shù),開發(fā)眼科手術(shù)機(jī)器人輔助眼科手術(shù),利用其高精度、高靈活性、穩(wěn)定性的特點(diǎn),使其與微創(chuàng)手術(shù)緊密結(jié)合,未來有望實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程眼科手術(shù)。目前,用于診斷和決策的AI是當(dāng)下AI研究的熱點(diǎn),AI手術(shù)機(jī)器人的發(fā)展尚不及診斷AI成熟。

總的來說,AI可以在以下五個(gè)方面幫助眼科醫(yī)生:

1. 通過與影像學(xué)相結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在眼科中的應(yīng)用,AI可以輔助醫(yī)生篩查,極大地提高了診療覆蓋率;通過篩查早期發(fā)現(xiàn)高危人群或者患病人群,提早治療。

2. AI能夠輔助臨床診斷,提高臨床工作中眼科疾病的診斷效率,減輕眼科醫(yī)生的負(fù)擔(dān);這兩點(diǎn)是我們能在近期內(nèi)是實(shí)現(xiàn)的,也是我們國家迫切需要的,能夠一定程度上幫助我們解決看病難、醫(yī)生少的問題,革新現(xiàn)有的疾病診療體系。

3. AI能夠拓展眼科醫(yī)師能力邊界,指導(dǎo)眼科醫(yī)師個(gè)體化治療和預(yù)測(cè)預(yù)后。當(dāng)然,這一點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)有賴于縱向數(shù)據(jù)集的建設(shè)。

4. 協(xié)助眼科醫(yī)師培養(yǎng)。比如,現(xiàn)在存在多種人工智能結(jié)合的模擬器用于住院醫(yī)師培訓(xùn);現(xiàn)有人工智能產(chǎn)品也可以幫助基層醫(yī)師對(duì)比他們的診斷,促進(jìn)其成長(zhǎng)。

5. AI能模擬人類總結(jié)新的診斷思路及規(guī)律,幫助人類醫(yī)生決策,提高診斷精度。目前要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)還存在困難,尚有賴于技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

AI眼科落地所面臨的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)

張秀蘭教授認(rèn)為,目前基于眼底照的AI算法已經(jīng)相對(duì)成熟,對(duì)于眼底疾病、視神經(jīng)疾病的診斷已經(jīng)接近人類醫(yī)師的水準(zhǔn),對(duì)于眼科常見病的篩查也具備了一定的效力。但目前AI眼科落地還存在一些客觀的挑戰(zhàn)。

圖:亞太青光眼學(xué)會(huì)理事、亞太眼科學(xué)院院士、中山眼科中心臨床研究中心主任張秀蘭教授

從技術(shù)角度看,算法對(duì)于具體病灶的定位效能還有待提高,究其原因是目前缺少大樣本、精細(xì)標(biāo)注的影像數(shù)據(jù)庫;其次,算法的可解釋性仍然不高,還存在所謂的“黑箱”,這就限制了它的推廣。此外,目前尚未見AI算法在真實(shí)世界中的實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù),因此不知道AI算法用于人群后的實(shí)用性及可靠性。

即便如此,百度等一些廠商已經(jīng)在可解釋性方面取得了不錯(cuò)的進(jìn)展,他們將黑盒完成的單一診斷任務(wù)嵌入到整體架構(gòu)設(shè)計(jì)中,根據(jù)臨床診療路徑設(shè)計(jì)了符合醫(yī)生推理邏輯的可解釋算法。

從非技術(shù)角度看,還有諸多有待解決的問題。我國AI+醫(yī)療尚屬起步階段,官方正在起草相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn),目前還沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)。我國擁有遠(yuǎn)海外的海量影像數(shù)據(jù),但是數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,標(biāo)簽、標(biāo)注十分簡(jiǎn)陋,相關(guān)臨床信息丟失過多,嚴(yán)重影響了算法的性能。數(shù)據(jù)的“量”很重要,但“質(zhì)”更關(guān)鍵。在未來,擁有優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的人將是AI的贏家。

同時(shí),國家、協(xié)會(huì)需要建立質(zhì)量監(jiān)控標(biāo)準(zhǔn),制定人工智能產(chǎn)品審批、監(jiān)管相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),對(duì)每種AI產(chǎn)品也應(yīng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)評(píng);大眾接受人工智能醫(yī)療服務(wù)尚需要一個(gè)過程;人工智能醫(yī)療的商業(yè)模式也有待于進(jìn)一步明確;在倫理和法律方面,出現(xiàn)誤診及醫(yī)療事故由誰負(fù)責(zé)也是有待明確。

現(xiàn)階段,眼科AI目前尚無通過CFDA認(rèn)證的產(chǎn)品,眼底病的智能篩查儀器、產(chǎn)品等是最先突破的領(lǐng)域,特別是糖網(wǎng)、AMD等智能篩查產(chǎn)品中有不少處于臨床驗(yàn)證階段,尚無上市的消息。但眼科作為影像檢查十分豐富的科室,注定會(huì)迎來眼科AI百花齊放的時(shí)刻。

中山眼科作為國內(nèi)眼科AI的先行者,去年?duì)款^成立國內(nèi)第一個(gè)眼科智能學(xué)組,張秀蘭教授也參與其中。眼科智能學(xué)組的成立旨在促進(jìn)我國眼科AI的發(fā)展壯大,也將參與到起草醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)的工作中。

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