全球首个人工智能眼病筛查系统,超传统技术5倍以上筛查眼底病变

2020-01-10

传统散瞳眼底检查是窄域检查,众多早期发生在视网膜的病变未能被及时诊治,可导致视功能不可逆损害。而超广域眼底照相检查免散瞳,成像范围200°-240°是传统眼底照相(45度)范围的5倍以上,可以大幅度提升早期全周视网膜病变的诊出率。




1月9日,记者从中山大学中山眼科中心获悉,该中心人工智能与大数据科基于10万余例超广域眼底彩照,研发出全球首个基于人工智能的眼病筛查指导系统。可自动快速筛查包括视网膜格子样变性、视网膜裂孔、视网膜脱离、视网膜出血、青光眼、玻璃膜疣、视网膜渗出等7种眼底病变,并能根据病变的特征给予相应的医学指导,以预防病变的进展,尽可能挽救眼底病患者的视功能。据悉,最新研究成果发表于《自然》杂志的子刊《生物通信》


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医疗信息化的发展产生大量医疗健康数据,包括医疗图像、电子病历、健康档案等,人工智能技术能够对这些医疗大数据进行语义分析和数据挖掘,并实现对部分疾病的早期预警或自动诊断。人工智能技术有望在八个细分领域做出变革,包括虚拟助理、医疗影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理和辅助医学研究平台。




总体来说,早期的医疗人工智能的厂商并不成功,技术本身也存在很大的局限性,包括在医疗辅助诊断领域的CDSS(临床辅助决策系统)、医疗影像领域的CAD(计算机辅助诊断),均没有获得理想的商业效果,在实际的应用过程中,也并不受医疗从业者的欢迎。主要的原因在于,无论从算法、算力或者数据来看,人工智能技术本身并不成熟。医疗的高度复杂性对于过去的人工智能而言还是一个不可逾越的行业。在人工智能基础技术突飞猛进提供了持续的技术红利的大背景下,医疗+AI开始突破早期的技术瓶颈,获得新的发展契机。




2016年是中国人工智能的元年,相关政策推断产业加速。2016年6月,国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。指导意见的出台旨在打破场景数据障碍,使得数据应用有了依据。此举有望释放大数据资源的价值,助力AI+医疗产业化提速。2017 年7 月20日,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,要求推广应用人工智能治疗新模式新手段,建立快速精准的智能医疗体系。




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