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鹰瞳Airdoc首席技术官和超:视网膜影像AI的应用与普及 — 医疗创投新风向大会

2022-08-26 17:11:13 来源:财经产业网

近日,36氪医疗创投新风向大会在京举行,大会共话“增长”,探讨临床真需求,找到并帮助真正有创新、有技术、有市场、有价值的中国医疗企业,破除行业信息壁垒,实现商业价值与社会价值的共同增长。

医疗健康是穿越周期、发展潜力巨大的赛道。过去医疗行业不乏10倍增长的企业,当下中国基础研究能力正在勃发,创新势力正在崛起,大变局中,新生代企业正聚焦临床真痛点,突破技术卡脖子,跨越市场艰与险,步步为营,通过创新产品和服务,来改变医疗的固有格局。

鹰瞳Airdoc首席技术官和超

鹰瞳Airdoc首席技术官和超受邀在论坛上做了题为《视网膜影像AI的应用与普及》的分享。和超表示,我们需要一个高效的慢病筛查的技术和服务,来提早地发现慢病患者,及时进行治疗。如果能提早发现慢病,那整个治疗成本会下降,预后效果也会好很多。而通过视网膜AI赋能眼底检查,可以成为新时代的“体温计” ,能帮大家时时刻刻了解自己的身体健康。

以下是和超的演讲内容,经36氪编辑发布:

视网膜影像AI的应用与普及

大家好,我是鹰瞳Airdoc的和超,今天很荣幸在这里跟大家汇报一下我们在视网膜影像AI的应用以及普及方面的突破。

我国是一个人口大国,有超过14亿的人口,我们人口的慢病患病率还是不低的。比如说,我国糖尿病的患病人群大概接近1.3亿,高血压患者也接近2.5亿。而无论是国内外,主要的死因里,排第一的不是癌症,而是心脑血管疾病。

另外在我们所有的慢病患者里面,他们的知晓率是不高的。比如说1.3亿的糖尿病患者里,只有43.3%的人知道自己患有糖尿病,其他超过一半以上的患者并不知道自己患病。

而慢病有一个特点,如果能提早发现,那整个治疗成本会下降,预后效果也会好很多。如果说发现晚,慢病进展到了后期,整个治疗的成本高,效果也不好。对应的结果,个人、家庭和社会的医疗负担加重,所以国家需要一个高效的慢病筛查的技术和服务,我们才能提早地发现这些患者,及时进行治疗。

在医学界、产业界大家都在寻找这样的方法。最近几年,基于视网膜检测的慢病筛查得到了很多的关注。

为什么基于视网膜可以来发现慢病呢?这是一个很扎实的医学基础。

这里面有两个原因,第一个原因是,视网膜上的毛细血管和神经,是人体全身唯一可以从体外无创观测到的血管和神经。就是说,视网膜是瞳孔后面、眼球后面的组织,因为我们要透过瞳孔来看世界,所以瞳孔是透明的,医生是可以通过眼底相机给它拍个照,来无创地观测视网膜上的一些变化。

第二个原因,整个人体的血液循环是连在一起的,那么血液循环里面,比如说血糖太高,或者高血压,都会侵蚀全身的血管,也会侵蚀视网膜上的血管。因此,通过观察视网膜上的毛细血管和神经的变化,就可以来检测疾病和预测患病风险。所以说,眼睛不仅仅是心灵的窗口,也是健康的窗口。

即便有这样一个很扎实的理论基础,但想要普及,其实还是有很多问题的。有一个主要矛盾是,我国有14亿人口,这里面慢病患者有3亿,但我国的眼科医生不到4.5万名,而这4.5万名的眼科医生里,大概只有一千多名是能做眼底病诊断的专业医生,只有他们可以准确识别眼底视网膜各种全身慢病并发症的迹象。

随着技术的发展,2016年开始,谷歌的Alpha Go打败了李世石,成为AI被大众熟知的一个里程碑事件。与此同时,AI也在医疗,特别是眼科方面展开应用,2018年,FDA批准了第一款诊断糖尿病视网膜病变(简称“糖网”)的AI设备,它是可以通过给眼底拍4张照片,通过技术分析,最终给出诊断结果,像人类医生一样,判断这个病人是否有糖网。

我国对这方面的技术也非常关注和支持,2020年8月,鹰瞳Airdoc的糖网辅助诊断软件产品,也获得了国家药监局的批准上市,这也是第一个眼底AI的三类证。

近些年,AI技术在医学影像领域有了非常大的成长和发展,同时数据的积累也达到了一定程度。这样我们就可以让AI来深度学习高水平医生的经验,学到之后,服务更多的患者。

这是一个简单的工作过程。大家可以看一看我们训练模型的方法,我们收集高质量的视网膜图片,请专家来做交叉标注,看是否有慢病的迹象,然后通过学习来训练模型,来学习专家判断的规则和原则,学会后要打造成产品,并要走完注册流程,获得药监局批准后得以上市。

这样的产品有很多优点。首先它是无创的,它可以帮助医生做更多的工作。比如说之前一个医生,一天只能看10个病人。有些慢病在眼底的并发症是非常轻微的,比如说一个出血点在图像里是几个像素,但图片中是1200万个像素,在1200万个像素中找出血点是很花时间的,我们可以赋能医生去做识别。

第二个,检测全面,刚才提到很多全身慢病在眼底都会有并发症,会有对眼底健康的改变。对AI来讲,要么是分类问题,要么是检测问题,要么是分割问题。通过类似的技术,目前我们可以做到识别55种以上的健康风险。

同时它也是检测很准确的,因为它是个很严谨的训练过程。

这款产品还有个特点,影像实时质控。这也是我们在AI领域的一点小小体会,拍摄图像的质量会影响后续判读和评估,所以我们算法中有一个实时质控功能,第一时间指出这张图片质量不够,第一时间重新采集,帮助非眼科专业医生判断图片是否达到要求。

另外考虑到在不同场景、全人群的适用,所以在研发初期,算法就实现了不同眼底相机的广泛适配。

产品解决了专业眼科医生资源缺乏的问题,我们可以赋能医生,比如医生之前可以看10张图片,现在可以看更多。那解决了这个问题之后,因为整个流程是两部分,包括采集图片和分析图片。采集眼底的图片需要专业的眼底相机,它不仅笨重不便于移动,价格昂贵,而且操作较为复杂,这也是阻碍这个技术普及的一个非常巨大的障碍。

于是我们自研了一个全自动的眼底相机,它可以支持患者自己给自己拍一张眼底照片,就像用手机给自己拍一张自拍一样。这也是一个得到批准的医疗器械,现在已经上市,它很便携,只有2.2公斤重,用充电宝就可以供电。

我们利用一些深度学习算法,替换了之前比较昂贵的硬件器械、硬件组件,大幅降低了成本。医疗机构的使用成本降低了,同时患者采集图片的体验也很简单,30秒就能够采集到自己的眼底图片。

鹰瞳科技视网膜检测产品

这是一个使用的展示。左上图是传统的相机,很大,需要有一个操作人员给患者采集。那中间那张图,完全可以自己给自己拍摄,不需要操作人员,大幅降低了使用成本。

得益于我国的互联网普及率,产品整个的注册登记、报告分发等都是基于手机,基于移动互联网,这也是我们产品和海外产品对比的一个巨大优势。

我们希望视网膜AI赋能眼底检查,可以成为新时代的“体温计”,时时刻刻、在任何地方都能帮大家了解自己的身体健康。

到目前为止,我们在服务用户方面,已经服务了十多个国家,累计超过1000万人次的检测用户。

这是我今天的分享,谢谢大家。

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