医学前沿

我国青少年近视率居世界第一，这一难题或将由人工智能来破解。8月14日，温州医科大学附属眼视光医院与医疗人工智能领军企业Airdoc正式启动眼视光人工智能联合研发基地，双方首期合作项目包括白内障智能手术平台、圆锥角膜智能辅助诊断、眼科智能分诊、青少年近视进展智能预测等。

人工智能走进眼视光领域

我国是世界上失明和视觉损伤患者数量最多的国家，数据显示我国约有5.5亿近视患者、1000万青光眼患者、600万白内障患者及1160万眼底新生血管疾病患者。屈光不正、青光眼和白内障等致盲性疾病逐步呈现年轻化趋势，为更好保护眼健康，2016年11月国家卫计委印发了《“十三五”全国眼健康规划（2016-2020年）》。

人工智能通过深度学习对人的意识和思维过程进行模拟，从而让机器能像人类一样“思考”。2012年后，深度学习的技术变革使得人工智能在图像识别领域快速发展，为识别医学影像起到了重要的作用，国内外众多科学家都在研究医学影像的识别。

温医大附属眼视光医院院长瞿佳指出，人工智能在医学的很多方面已经显示出了强大的临床诊断辅助能力，在眼视光领域引入先进的人工智能技术，将有望极大地推进眼视光领域的技术变革，成为医生的帮手，为患者提供更好的服务。但人工智能在临床的结合应用，还有很长的路要走，作为一个被证明有潜力有良好发展前景的新技术，我们应充分利用现有条件进行积极探索研究。

在双方合作的项目中，青少年近视进展智能预测尤其引人关注。据悉，这一项目基于目前可获得最完整数据集——来自温医大附属眼视光医院从2000年至今的充足可支撑的数据量验光记录，建立人工智模型，根据多个维度预测3-17岁少年近视儿童从当前到18岁的视力进展。

Airdoc创始人兼首席执行官张大磊介绍，在第一阶段，Airdoc通过海量数据的研究，剔除了异常数据的干扰，分析出验光结果相对于年龄的变化趋势。比如6-11岁是家长最关心视力变化的阶段。Airdoc的算法将会根据当前年龄和眼光结果预测未来视力变化。

“我们不预设哪些因素与近视相关，基于深度学习技术搭建卷积神经网络模型，利用70%数据作为训练数据，在算法中找到权重组合，另外30%的数据用作验证算法以调整算法准确性模型。有意思的是，目前发现，有的孩子视力会持续下降，有的孩子则是下降到一个平台后稳定一段时间再继续下降，还有的孩子视力一直保持，到了一个时间点突然下降。为什么会出现这样的现象，需要跟眼科专家合作去挖掘背后的规律。此外仍有10%的视力下降不可预测，这背后的原因也值得研究。”张大磊介绍。

谁来为医疗AI付费

业内人士估测，医疗人工智能领域目前至少已经有上百家初创公司。医疗AI可谓站上了风口。但从公开资料可见，目前医疗人工智能的商业模式并不清晰，谁来付费仍有争议。

张大磊接受记者采访时透露，Airdoc创立之初，国内对医疗人工智能知之甚少，随着阿尔法狗大战人类的明星效应，人工智能迅速火了起来。“目前这个行业存在过热的现象，离真正产业化还有很长的时间。过去几年我们从冷板凳坐到了热板凳，但我认为它又会回到冷板凳。它需要的耐心比很多商业公司期待的要长。”

张大磊认为，这个行业真正的价值在于某些疾病因为缺乏信息医生无法判断，人工智能可以提供有用的参考，甚至比医生更早发现疾病的发生。但是谁来为此买单？理论上应该是保险买单。但目前国内商业保险的支付体系还不够完善，完善还需要时间。因此，医疗人工智能的产品临床使用虽然可以实现，但商业化是另一个问题。

温州医科大学附属眼视光医院信息处处长王晓幸则指出，对于能深入基层医疗提供疾病初筛、辅助诊断的人工智能产品，政府在医疗下沉方面的推动可能是未来商业机会所在。

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