11月15日-17日,由中華醫(yī)學會、中華醫(yī)學會眼科學分會和中華醫(yī)學會眼科學分會青光眼學組主辦的“第十二屆全國青光眼學術會議”在貴陽召開。會議期間,騰訊與同仁醫(yī)院王寧利專家團隊舉行了合作簽約儀式,宣布攜手啟動人工智能輔助診斷青光眼的聯(lián)合科研。
騰訊攜手同仁醫(yī)院王寧利專家團隊啟動青光眼AI影像研究
中國醫(yī)師協(xié)會眼科學分會會長、中華醫(yī)學會眼科學分會青光眼組組長王寧利教授指出,AI技術的發(fā)展將來對基層醫(yī)院的幫助是最大的,“把AI用到基層去,等于我們干了一件大事——把大醫(yī)院的醫(yī)生送到了基層。”
騰訊醫(yī)療健康副總裁王少君表示,雙方將共同展開人工智能圖像識別技術應用于青光眼輔助診斷研究,最終讓技術落地,真正幫助醫(yī)生和患者。
據(jù)介紹,騰訊與同仁醫(yī)院王寧利專家團隊達成合作后,雙方將依托騰訊在人工智能方面的技術積累,以及專家團隊現(xiàn)有的青光眼影像數(shù)據(jù)及臨床經(jīng)驗,共同展開人工智能圖像識別技術應用于青光眼輔助診斷研究,研究和開發(fā)利用人工智能在自動檢測及分類、視盤視杯自動分割、視盤視杯及盤沿形態(tài)參數(shù)化、病灶識別及分析等方面為醫(yī)生提供輔助。
青光眼防治面臨挑戰(zhàn)
隨著人們生活方式的變化,代謝相關疾病患病率增加,相關繼發(fā)性青光眼發(fā)病率也隨之增加。目前,青光眼是全球排名第一位的不可逆致盲性眼病,世界范圍內第二大治盲病因。
據(jù)了解,青光眼的發(fā)病機制、診斷較為復雜,一旦病發(fā)展到視神經(jīng)損害,視野缺損,通過治療只能延緩或阻止疾病的進展,已經(jīng)出現(xiàn)的視野缺損無法恢復,致盲率高。但是,青光眼并非是無藥可醫(yī),“早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療”這一疾病防治黃金法在青光眼防治上也同樣適用。事實上,如果青光眼早期發(fā)現(xiàn),堅持規(guī)范治療,能取得較好的治療效果,閉角型青光眼甚至有根治的可能。但是,早期青光眼無癥狀,西方發(fā)達國家青光眼的檢出率約為70%,我國的治療率只有10-20%,75%的青光眼病例在初診時已經(jīng)處于中晚期。
據(jù)中國流行病學研究資料顯示,40歲以上人群青光眼患病率為2.6%,致盲率約30%。由于青光導致的盲是不可逆的,預計到2020年,中國將有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,給患者家庭及社會造成沉重的負擔。
同時,和其它眼科疾病相比,青光眼早期診斷也十分困難,需要綜合考慮眼壓、眼底C/D形態(tài)、視野、OCT視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層改變等多個因素,更為依賴專業(yè)醫(yī)師的診療水平。
人工智能助力青光眼早期篩查
近年來,人工智能的技術進步引領了許多領域的創(chuàng)新與革命,AI輔助下的醫(yī)學影像判讀與診斷取得了實質性的進步。在青光眼的防治方面,人工智能同樣能帶來很多驚喜。
騰訊醫(yī)療健康副總裁王少君表示,青光眼的防治需要多學科協(xié)同合作和技術融合,人工智能能為其防治帶來更多可能。“在人工智能的輔助下,有望提升醫(yī)生診斷青光眼的準確率和效率。人工智能通過深度學習建立診斷模型,能夠提供眼底圖片的輔助參數(shù),只需要數(shù)秒即可初步判斷被檢者是否存在眼底疾病,給出診斷意見。而正常情況下,眼科醫(yī)生需要花費3-10分鐘。”
同時,人工智能還能夠彌合醫(yī)院、醫(yī)生間診斷水平上的差異。由于青光眼發(fā)病、診斷的復雜性,加之眼底病灶微小,部分基層醫(yī)生經(jīng)驗不足等原因,診斷青光眼有一定的難度。但人工智能技術可復制,對于緩解中國醫(yī)療水平地域差距有著積極意義,推廣和使用人工智能篩查青光眼,將對臨床青光眼的診療帶來創(chuàng)新性變化。
騰訊在眼科中探索人工智能技術應用始于對糖尿病視網(wǎng)膜病變的篩查。2017年10月底,騰訊聯(lián)合西部眼科聯(lián)盟成立人工智能醫(yī)學影像聯(lián)合實驗室,一起啟動糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查的臨床預實驗。經(jīng)過對數(shù)十萬張?zhí)蔷W(wǎng)分期數(shù)據(jù)進行學習剖析,騰訊首款將人工智能技術運用在醫(yī)學領域的產(chǎn)品“騰訊覓影”對糖尿病視網(wǎng)膜病變的識別準確率已高達97%。
騰訊醫(yī)療健康副總裁王少君介紹,與同仁醫(yī)院王寧利專家團隊達成合作后,將加快人工智能在青光眼領域的研究和應用,騰訊也將繼續(xù)深化在眼科的探索,包括眼科OCT(光學相干斷層掃描)以及其他眼科病種如老年黃斑病變、高血壓眼病等,幫助更多眼科醫(yī)生解決臨床問題。
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