AI可檢測眼疾，新藍海已經鋪開

GIF

作者|與非們

編輯|新物語

首發|全球智能化商業

▍圖片來源於網路

人工智慧越來越超出人們的想像，如今，AI不但在插手人類的每個行業，而且還在不斷進化，幫助人們解決各種難題。

目前人工智慧診斷疾病已經不是什麼稀罕事了，但近日谷歌宣布其研究的AI可為50種眼疾推薦治療方案，其準確率高達94%，也著實讓人們驚艷了一把。

據悉，全世界約有2.85億人患有某種形式的失明，而眼疾是造成失明的最大原因。如若谷歌的這項研究能夠成功的應用於臨床，除了對患者來說是一個福音之外，AI診斷眼疾的藍海市場也將由此鋪開。

你不知道的AI診斷眼疾軟體

說起這套AI檢測眼疾的系統就不得不提DeepMind，DeepMind是谷歌旗下的子公司，以開發尖端的自主學習軟體而出名。上邊提到的這款AI診斷眼疾軟體，就是由DeepMind開發的。

這款智能軟體能夠通過分析3D視網膜掃描影像、識別青光眼和糖尿病視網膜病變等主要眼睛疾病。並且這款智能軟體可以在幾秒鐘內自動檢測眼部疾病的特徵，且像人類一樣會給出診斷建議，對於急症患者，它還會告知病人建議轉診治療，這樣就大大縮減了患者拍片子和治療之間的時間。

另外，DeepMind研發的這套智能系統的卓越性還在於，它不僅僅能看某一種疾病，而是能區分除50種不同的眼科疾病。它可以分析3D的掃描圖，從而「看到」比2D圖更多的信息，給出更靠譜的治療方案。

谷歌的這項研究很可能引起變革，但令人更加高興的是，DeepMind並不是檢測眼疾的唯一人工智慧軟體。近日，美國食品及藥品管理局（FDA）就批准了這樣一個無需人類醫生把關的檢測眼底的AI系統。這是一個叫IDx-DR的AI軟體，能夠通過視網膜圖片檢測眼疾。

IDx-DR的使用方法非常簡單。護士將視網膜相機拍攝到的病人視網膜圖像上傳到這個系統中，IDx-DR的演算法就可以工作了。首先，它會識別上傳的這張圖像是否足夠高清，之後分析圖像判斷病人的是否患有糖尿病視網膜病變。糖尿病人患者的血糖中大量的糖分會損害眼底的血管。目前，IDx-DR的準確率檢測糖尿病視網膜病變的準確率達到87%，正確鑒別未患病的準確率達90%。

▍圖片來源於網路

目前，IDx-DR這款無需人類醫生指導的AI軟體，已經應用於臨床，這表明，AI獨立診斷人類眼疾的時代已經來到了。

AI診斷眼疾演算法的應用前景

不僅僅只在「眼部」

顯而易見的，診斷AI治療眼疾的演算法是非常有益的。據美國市場調研公司ABI研究（ABI Research）近日的一份報告顯示，2017年末利用數據訓練AI模型進行預測分析的患者監測設備數量為5.3萬，到2021年這一數字將達到301萬，且2021年醫療行業可因此節省成本520億美元。

其中眼病是AI醫療當中很重要的一部分，據估計，全世界約有2.85億人患有某種形式的失明，而我國現約有雙眼盲人500多萬人，低視力者650萬人，單眼失明或低視力者達4000萬人，而在這些人當中眼疾是造成失明的最大原因。

據資料顯示，如若這項技術經過臨床試驗的一般使用驗證，此類演算法可在全球醫院和醫療診所使用，每年可診斷上百萬名患者。由此可見，隨著AI檢測眼病演算法應用於臨床，AI用於眼病治療的產業規模將高達上億美元。

除此之外，更難能可貴的是，AI診斷眼疾演算法還具有巨大遷移潛力，此演算法通過遷移學習可診斷其他疾病。目前已華人學者張康教授利用AI診斷眼疾的技術演算法遷移到肺炎診斷模型。

此遷移模式首先要科研人員先用10萬張準確標註的視網膜OCT圖像在開源機器學習平台TensorFlow上訓練出診斷眼疾準確性、靈敏度和特異度分別達到96.6%、97.8%和97.4%的InceptionV3模型，再調整層和過濾器的數量，遷移到肺炎診斷模型。

目前，診斷肺炎的準確性實測達92.8%，區分細菌性肺炎和病毒性肺炎的準確性為90.7%。據悉，此AI診斷一旦商用，醫院無須購置額外昂貴的醫療設備即可立即投產，問診費用低廉而高效。這將吸引到大量醫院和診所的目光，其市場也將是極其廣闊的。

▍圖片來源於網路

綜上來看，隨著技術的發展，AI診斷將不僅僅局限於眼疾診斷，技術的進步和遷移也會使AI診斷其他疾病成為可能。這對於患者和醫生來說將是一件幸運的事，同時，對於做這項研究的的企業機構，也將是非常具有商業價值的一次戰略部署。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！