你是否有心脏病、糖尿病、高血压……AI技术“一眼看穿”

2021-09-12 18:15:18 来源:成都商报

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  你是否有心脏病、糖尿病、高血压……AI技术“一眼看穿”

  现状

  缺血性心脏病、心血管疾病是我们人类最大的死因,传统ICVD风险预测模型操作起来很麻烦,需要收集患者的年龄、性别、腰围、抽血等20-30个指标,这样下来,单做一个人的风险判断非常耗时间。

  发现

  眼底视网膜这片组织是人类整个中枢神经系统的一个“前哨站”,通过视网膜检测,至少可以发现四类疾病。包括全身性的血管类疾病和神经类疾病,如高血压、动脉硬化、老年痴呆、帕金森等。

  “通过AI技术进行人体视网膜识别,可以作为一种辅助医疗手段,帮助医生快速检测出患者的相关疾病。”9月8日上午,第十九届中国西部海外高新科技人才洽谈会的系列论坛之一——第七届诺贝尔奖获得者医学峰会暨未来医学创新论坛在成都举行,中国医疗AI企业鹰瞳Airdoc首席医学官、中国人工智能学会智慧医疗专委会副主委陈羽中教授,分享了AI视网膜识别技术在医疗创新与患者服务中的实践案例,“在同传统人工检测方式比较后发现,不同地域、不同水平的专家在不同的状态下,其检测水平会存在波动,但是,人工智能技术会处于恒定的水平。”

  AI涉足医学实践 原理何在?

  “AI技术运用于医疗领域,到底有哪些应用场景?”陈羽中介绍,医疗人工智能领域主要有几大应用场景,包括糖尿病、高血压、脑卒中、冠心病、帕金森等领域,而和病人最有关联的则是辅助诊断,“放眼全球,人类致死的疾病中,糖尿病、心血管病等发病率很高,这就需要一个非常高效且能被大家接受的检测手段,而这项技术一定对应了我们在生物学上的一个组织。”

  陈羽中说,眼底视网膜这片组织是人类整个中枢神经系统的一个“前哨站”,“通过视网膜检测,至少可以发现四类疾病,第一类是全身性的血管类疾病,最常见的就是高血压、动脉硬化等;第二类是全身性神经类疾病,比如老年痴呆、帕金森;第三类是眼科疾病,比如青光眼;第四类是暂时无法明确归类的,比如说脑部肿瘤、维生素缺乏、贫血、艾滋病、梅毒等。”陈羽中认为,在这个基础上,可通过人体眼底照片去进行观察分析,找出人体病因。

  在我国,糖尿病患者达到1.6亿人。于是,通过AI去辅助诊断糖尿病成为一个技术方向。那么,它的原理何在?它主要是基于深度学习的方法,使用一个特定的识别模型,通过学习人体视网膜不同区域的疾病,让AI技术能够“记住”糖尿病患者的视网膜病状,从而帮助医生快速进行患者筛查。“数据采集非常重要,这项技术需要海量的数据支撑,也面临国家法律法规监管,AI医疗辅助诊断相关资质注册审批也需要经过多个流程,国内人工智能领域已走完全部流程的软件仅几个。”陈羽中说。

  除了糖尿病 还有哪些应用场景?

  通过AI技术的眼底检测,这种无创的AI辅助诊断把量化数据给到医务工作者,给他们提供参考依据,提高工作效率。陈羽中介绍,AI视网膜评估技术的医疗创新还可以开发出人体心脑血管、痴呆风险、甲亢、眼轴等评估模型,帮助医生辅助诊断更多疾病。

  “缺血性心脏病、心血管疾病是我们人类最大的死因,传统ICVD风险预测模型操作起来很麻烦,需要收集患者的年龄、性别、腰围、抽血等20-30个指标,这样下来,单做一个人的风险判断非常耗时间。能不能用视网膜照片进行一体化判断?这项工作我们正在推进,已经发表了相关文章。”陈羽中说。

  此外,针对青少年近视眼问题,AI视网膜评估技术也能够通过甲亢、眼轴等评估模型进行辅助诊断。据陈羽中介绍,他所在的团队已经研发出体量较小的人体眼底照相机,累计服务用户达500万,“国内高中生近视眼率很高,眼球问题非常重要,通过AI深度学习去识别,通过模型检测,可以尽早发现青少年的眼睛问题。”

  成都商报-红星新闻记者 叶燕 实习记者 宋嘉问 摄影记者 吕国应

责任编辑:ERM523

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