慢性病是當(dāng)今威脅人們健康和耗費(fèi)資源最主要的疾病。 2008年，我國患慢性病人數(shù)達(dá)2.6億，治療慢性病費(fèi)用占疾病總費(fèi)用的70%。

在中國，平均每 30 秒就有一個(gè)人罹患癌癥，平均每 30 秒就有一個(gè)人罹患糖尿病，平均每 30 秒，至少有一個(gè)人死于心腦血管疾病，國家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查2008 年，慢性病患病率就已達(dá) 20%，死亡數(shù)已占總死亡數(shù)的 83%。

根據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)，80%的心腦血管疾病、80%的二型糖尿病、絕大部分的原發(fā)性高血壓，甚至40%的腫瘤都是可以預(yù)防的。甚至很多疾病的早期發(fā)現(xiàn)都可以采取不同治療方式，從而結(jié)果完全不同。

生活中，大多數(shù)人只要吃得下、做得工、玩得樂就從不考慮健康問題，我們沒有一個(gè)好的健康的觀念。

01早發(fā)現(xiàn)早治療

在中國，很多重大疾病和慢性病都是這樣被發(fā)現(xiàn)的。

有些人因?yàn)橐恍┬〔?，然后去醫(yī)院檢查，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這些病不嚴(yán)重，結(jié)果發(fā)現(xiàn)了其他重大疾病;或者，因?yàn)樯眢w出現(xiàn)某些癥狀，經(jīng)過各項(xiàng)檢查，結(jié)果發(fā)現(xiàn)疾病已經(jīng)處于中晚期。

為什么疾病的發(fā)現(xiàn)這么困難呢?

很多疾病早期沒有明顯癥狀，而我們有沒有體檢的習(xí)慣，最終被我們忽視了;另外中國醫(yī)療資源分配不平衡，很多地區(qū)沒有優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源，沒有辦法發(fā)現(xiàn)疾病。

當(dāng)前我國面臨傳染病和慢性非傳染病雙重負(fù)擔(dān)，健康促進(jìn)應(yīng)該是應(yīng)對這些疾病的優(yōu)先策略，把少得病、不得病、早發(fā)現(xiàn)、早治療作為健康中國建設(shè)的首選。

在早期發(fā)現(xiàn)并且治療，有可能在成本和效果上有巨大的效果。

02

人工智能賦能醫(yī)療

目前，我國已經(jīng)開展了分級(jí)診療政策，希望可以讓疾病可以在基層得到控制。

如何激活基層醫(yī)生的效能，提升基層的診療水平，彌補(bǔ)基層醫(yī)生的診療技術(shù)短板?

事業(yè)成敗，關(guān)鍵在人，如何能讓基層醫(yī)生快速成長，是推行分級(jí)診療的核心話題。但是醫(yī)生又怎么能夠在短時(shí)間內(nèi)成為優(yōu)秀的，此外，我國基層醫(yī)生數(shù)量也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能否覆蓋到每一個(gè)角落。

人工智能，一個(gè)又新鮮又陳舊的詞匯，幾百年前我們就開始了對人工智能的幻想，六十幾年前，這一詞匯終于被提出。

之后，我們一直都寄情于人工智能，希望它能夠幫助醫(yī)療，經(jīng)過了各種起起落落，今天的人工智能終于站到了醫(yī)生面前，開始了臨床。

醫(yī)療領(lǐng)域人工智能領(lǐng)軍企業(yè)Airdoc創(chuàng)始人張大磊認(rèn)為，人工智能在醫(yī)療供給端帶來了變革，是醫(yī)生新時(shí)代的聽診器。

03

人工智能的過去一周

人工智能在去年開始廣泛應(yīng)用，如今頂級(jí)醫(yī)院和基層醫(yī)院中出現(xiàn)了人工智能的身影，在過去一周，人工智能的傳播仍然在繼續(xù)。

3E·2018北京國際人工智能大會(huì)

3E·2018北京國際消費(fèi)電子博覽會(huì)于7月7-9日在北京召開，近4萬平方米，全方位展示世界消費(fèi)電子、人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。

醫(yī)療一直被認(rèn)為是人工智能最早落地的領(lǐng)域，而人工智能也從來沒有消費(fèi)我們對它的信任，在本次3E·2018上， Airdoc現(xiàn)場實(shí)時(shí)幫助觀眾檢查疾病。

只需要掃描二維碼，然后拍攝一個(gè)視網(wǎng)膜照片，算法會(huì)自動(dòng)識(shí)別影像，體驗(yàn)者就可以看到30種慢性病的分析結(jié)果，而整個(gè)流程只要不到短短的一分鐘。

(外國友人體驗(yàn)Airdoc產(chǎn)品)

中國非公醫(yī)療機(jī)構(gòu)協(xié)會(huì)眼科專業(yè)委員會(huì)

七月.廈門，聚集了中國眼科最頂級(jí)的一批眼科醫(yī)生，中國非公醫(yī)療機(jī)構(gòu)協(xié)會(huì)眼科專業(yè)委員會(huì)為眼科醫(yī)生們帶來了最前沿的學(xué)術(shù)研究。

陳羽中推廣人工智能

自從人工智能在醫(yī)學(xué)上證明了自己后，各大學(xué)術(shù)會(huì)議上，人工智能從未缺席。本次學(xué)術(shù)年會(huì)上，Airdoc首席醫(yī)學(xué)官陳羽中分享了Airdoc最新研究成果。

人工智能可以模擬人類大腦神經(jīng)元工作原理，可以對影像進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，從而準(zhǔn)確識(shí)別各類疾病，Airdoc的深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)解析圖片，從而將圖像轉(zhuǎn)化成機(jī)器能夠讀懂的模式。

醫(yī)生可以通過視網(wǎng)膜可以快速發(fā)現(xiàn)和定量監(jiān)測常見的血管類和神經(jīng)類疾病以及全身性慢性疾病，這些疾病分屬不同的臨床科室，可是在檢出和診療時(shí)都需要花費(fèi)醫(yī)生大量的時(shí)間，而這些正是人工智能所擅長的事情。

算法識(shí)別熱度圖

陳羽中表示，Airdoc的慢性病算法如今已經(jīng)可以識(shí)別30多種慢性疾病，包括白內(nèi)障、青光眼、老年性黃斑變性等常見眼科疾病，以及糖尿病、高血壓、動(dòng)脈硬化、視神經(jīng)疾病等全身性慢性疾病。

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