全球首個(ge) 機器人眼科醫生在穗上崗

    中山眼科中心副主任、新聞發言人林曉峰教授指出，“AI眼科醫生”診療決(jue) 策準確率超過90%，診斷技能已達“專(zhuan) 家級眼科醫師”水平。

    “AI眼科醫生”瞄一眼幾分鍾就有診斷結果

    人工智能診室設在中山眼科中心2號樓三樓，患者可在白內(nei) 障科掛一個(ge) 先天性白內(nei) 障的專(zhuan) 家號，除了獲得副高以上專(zhuan) 家診療外，還可額外獲得“AI眼科醫生”的診療。據介紹，隻需將患者拍攝的眼部檢查數據上傳(chuan) 到CC-Cruiser雲(yun) 平台，“AI眼科醫生”瞄一眼，就可以在幾分鍾內(nei) 做出診斷，並對病情風險進行評估，製定治療方案。

    據中山眼科中心白內(nei) 障中心人工智能診療團隊負責人林浩添教授介紹，“AI眼科醫生”每天早上都開放十多個(ge) 號源，目前這位“醫生”以“0元”出診。

    “AI眼科醫生”可以根據眼部檢查圖像上白內(nei) 障病灶的大小、致密程度、病變範圍等，進行初步診斷。“AI眼科醫生”對高精度眼部檢查圖像的診斷準確率達到90%以上，機器人對家長自行拍攝的照片和從(cong) 網絡中搜索的白內(nei) 障照片進行診斷，準確率有80%。

    “AI眼科醫生”也會(hui) 誤診。林浩添解釋，誤診情況主要是因為(wei) 病人眼部檢查照片有反光，形成偽(wei) 影，原本沒有白內(nei) 障或者症狀輕，可能會(hui) 被診斷為(wei) 有白內(nei) 障或症狀較為(wei) 嚴(yan) 重。這種情況下，輔助醫生通過肉眼，可以很容易撥亂(luan) 反正。林浩添表示，該團隊將推出2.0版本的“AI眼科醫生”，有望進一步提高診療準確率。

    AI眼科醫生這樣誕生：模擬人腦

    記者獲悉，今年2月，中山大學中山眼科中心劉奕誌教授領銜中山大學聯合西安科技大學的研究團隊，利用深度學習(xi) 算法，建立了“CC-Cruiser先天性白內(nei) 障人工智能平台”。該人工智能程序，模擬人腦，對大量的先天性白內(nei) 障圖片進行分析和深度學習(xi) ，不斷反饋提高診斷的準確性。將該程序嵌入到雲(yun) 平台後，通過雲(yun) 平台上傳(chuan) 圖片，即可獲得先天性白內(nei) 障的診斷、風險評估和治療方案。原創論文今年2月在《NatureBiomedicalEngineering》雜誌，以封麵文章《前途遠大的機器學習(xi) 》的形式發表。

    基於(yu) 這一人工智能平台，中山眼科中心於(yu) 今年4月底試行“眼科人工智能診療”，由人工智能雲(yun) 平台輔助臨(lin) 床醫師進行診療。

    很多先天性白內(nei) 障病患者在成長過程中，可能會(hui) 合並青光眼，要有嚴(yan) 格的隨訪，往往需要專(zhuan) 業(ye) 的隨訪，才能有更好的預後，先天性白內(nei) 障是探索醫學人工智能應用的重要突破口。

    AI眼科醫生這樣上崗：

    反複練習(xi) 、人機PK

    林浩添說，“AI眼科醫生”和醫學生一樣，也要經過刻苦的學習(xi) 。

    第一步：學看病。利用近千名各種類型的先天性白內(nei) 障病例，學習(xi) 如何做診斷。

    第二步：人機PK。選取50個(ge) 病例，讓3個(ge) 不同年資的醫生與(yu) 機器人同場競技。PK對手分別是：專(zhuan) 家（有副高職稱，臨(lin) 床工作15年以上）、普通醫生（主治醫師，博士畢業(ye) 一兩(liang) 年）、新手（臨(lin) 床研究生，剛接觸眼科專(zhuan) 業(ye) ）。結果，機器人的診斷準確率與(yu) 專(zhuan) 家級差不多，高於(yu) 普通醫生和新手醫生。

    第三步：在有副高職稱的眼科醫生的陪伴下，為(wei) 初診病人看病。

    據悉，上崗後，AI眼科醫生今後或能診斷各類眼病，可為(wei) 病人分診。林浩添教授表示，隻需配備裂隙燈，用智能手機給疑似先天性白內(nei) 障患者拍攝眼部照片，上傳(chuan) 到雲(yun) 端，駐守在中山眼科中心的“機器人醫生”可以迅速做出初審，再由專(zhuan) 家複核，效率將提升70%以上。目前，CC-Cruiser已在3家協作醫院完成臨(lin) 床試點應用，並取得理想效果。

    AI眼科醫生：

    今後或能診斷各類眼病

    可為(wei) 病人分診

    先天性白內(nei) 障人工智能隨訪平台即將投入使用。

    3~6個(ge) 月內(nei) ，將啟用“眼科通用型人工智能機器人”，進行常見眼病標準化分診。

    一年內(nei) 啟動角膜病、老年白內(nei) 障、青光眼等眼科各亞(ya) 專(zhuan) 科的人工智能門診或應用研究。

    將作為(wei) “分診醫生”，提高分診效率。