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)展的趨勢是什么？

亞太青光眼學(xué)會理事、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，至少需要7－12年才能成長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)療難題帶來價值

眼病診療的第一個痛點(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)師個體化治療和預(yù)測預(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)師對比他們的診斷，促進(jìn)其成長。

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)相對成熟，對于眼底疾病、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，國家、協(xié)會需要建立質(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)，對每種AI產(chǎn)品也應(yīng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的測評；大眾接受人工智能醫(yī)療服務(wù)尚需要一個過程；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，注定會迎來眼科AI百花齊放的時刻。

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。