近日, 由中华医学会、中华医学会眼科学分会和中华医学会眼科学分会青年委员会主办,由门大学眼科研究所，厦门大学附属厦门眼科中心承办的“第十一届中国眼科学和视觉科学研究大会（CCRVO）”在厦门召开。中外知名眼科和视觉研究专家针对眼科主要方向的研究进展以及与眼科密切相关领域的研究合作与交叉进行充分交流，并针对眼科面临的基础和临床科研问题和研究热点进行深入探讨。会上，由中国人民解放军总医院第一医学中心（301医院）眼科博士后徐泽全在会上分享的课题论文“人工智能辅助眼科疾病的筛查与诊断”受到了大会专家的高度关注。
据了解，根据这一课题研制而成的“至真智能筛查眼底相机”已于2018年11月问世，凭借其便携、高质、高效的优越特性，目前已经广泛应用于众多地区的基层眼底筛查中，极大改观了当前基层地区群众眼底筛查的诸多难点。
“人工智能辅助眼科疾病的筛查与诊断”是以中国人民解放军总医院第一医学中心（301医院）与至真互联的合作项目，以301医院为技术指导，至真互联公司作为合作企业共同完成。该项目由301医院王丽强教授牵头，主要参与人包括301医院眼科博士后徐泽全、301医院医生刘安琪、肖文田、郑硕等业内资深专家以及至真互联强大的技术产品团队。大会现场，徐泽全博士重点解读了“至真智能筛查眼底相机”产品的人工智能技术“养成”原理。
徐博士表示，“至真智能筛查眼底相机”出色的人工智能系统“养成”主要来自两个方面：一是高质量的原始数据，二是科学的培养方法。
首先用于人工智能系统学习训练的原始数据方面，数据均来源于眼科医院的临床数据，通过数据脱敏，数据抽取，数据清洗，数据标注一系列流程得到“金标准数据集”，然后将数据分为训练集和测试集，进行神经网络学习训练和验证，数据标注由高年资眼底病医师进行多轮标注，累计标注数据达到几十万例。另外，针对人工智能系统的学习训练是持续性的，即目前每天产生的优质数据都会提供给AI系统，根据金标准数据的版本迭代和算法的迭代持续优化。
在培养的技术方法上，主要应用“疾病分类网络”和“语义分割网络”两大技术。疾病分类网络：使用带有多尺度卷积核的卷积层与下采样层依次逐层连接的方式，并融合了Shot Cut、Batch Normalization以及Drop out等技术优化网络结构，达到对图片精准分类的效果。语义分割网络：使用全卷积方式层层连接，并基于降采样和上采样构建整体网络结构，同时采用降采样阶段中一系列目标区域辅助校准技术，达到对目标区域的精准分割。
目前，“至真智能筛查眼底相机”人工智能系统经过对几十万例的视网膜影像的深度学习，获得的糖尿病视网膜病变诊断准确性已经超过了国际标准（93%），达到了世界领先水平。
另外值得关注的是，“至真智能筛查眼底相机”不仅人工智能系统强大，而且在机型上成功实现了“便携型”研制，具有小巧便捷、易于携带，可方便应用于眼科、内分泌科、体检科等科室的快速眼底筛查，并且便于上山下乡走进基层。在实际应用中，“至真智能筛查眼底相机”不用进行任何参数调整便可自动完成眼底影像采集，1分钟便由AI完成“阅片”，并出具诊断建议，“操作就像使用傻瓜相机一样”，即便非专业眼科医生在接受系统培训之后，也能轻松掌握眼底拍摄技能。
现场专家表示，随着“至真智能筛查眼底相机”在基层广泛应用，眼底筛查能力将会覆盖更广地区的基层群众，将会有效减少各种眼科疾病、糖尿病等因疏于筛查而导致发现较晚问题，有利于进一步提升全面健康水平。
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