Airdoc张京雷 医学人工智能应用探索院内外的慢病

    原标题：Airdoc张京雷 医学人工智能应用探索院内外的慢病筛查

    非公立医疗机构是我国医疗卫生服务体系不可或缺的重要组成部分。改革开放以来，我国非公立医疗机构不断发展壮大。在国家大力推动健康产业发展和持续深化医改的大背景下，中国社会办医峰会为众多同行的交流提供了巨大帮助。

    6月10日，2018中国社会办医峰会将于深圳隆重召开，Airdoc受邀参与社会办医的跨界整合与产业创新论坛的分享，Airdoc副总裁张京雷带来了医学人工智能院内和院外的筛查的探索和反思。

　　非公医疗的兴起和需求

　　《2015中国卫生和计划生育统计年鉴》显示， 2005年——2015年这十年间，民营医院的数量在不断上升，从2005年的3200家上升到2015年的14518家，但是民营医院作为非公医疗中的核心力量，其想要获得更大发展，必须寻找差异化的竞争路径。

　　经过多年的发展，非公医疗仍然有一些不足，非公医疗多年来发展的一大挑战就是医生资源短缺，而这一问题至今依然存在。

　　4 月 28 日，国务院正式下发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见(国办发〔2018〕26 号)》，明确允许依托医疗机构发展互联网医院。

　　互联网+时代，席卷全球的科技医疗革命正在兴起，医疗健康的生态圈正在重构，人工智能技术的成熟，更将加速这一过程，结合互联网技术，人工智能可以将 医学专家的经验赋能给世界任何一个角落的基层医生，从而为更多患者提供 医疗服务。

　　人工智能助力社会办医

　　张京雷曾经在5月份动脉网举办的地产论坛上分享，人工智能如何助理地产医疗，对于很多其他行业的非公医疗可以达到同样的效果。

　　自2009年开始的第二轮鼓励社会资本办医以来，医疗是无论在软件还是硬件方面都投入大的领域，对于非公医疗来说，对于服务质量的投入至关重要，北京大学常务副校长、北京大学肿瘤医院教授柯杨认为，社会需求+岗位的吸引力，才能吸收 的学生参与到非公医疗中。因此很多非公医疗花费大量的精力和财力来寻找医学专家。

　　人工智能可以模拟人的某些思维过程和智能行为。应用在医疗中，可以自主学习 专家的医学经验，可以在医疗供给端的变革，可以为社会办医提供足够的医疗服务，从而可以缓解医学专家的压力。

　　人工智能在院外应用

　　全国爱眼日刚刚过去，但是很多人并不知道6月6日是爱眼日，为什么呢？因为我们大多数人对眼睛的关注是不够的，很多人认为眼睛失明了也不会影响生命安全，但是一个失明的人需要好几个人去照顾，这会对一个家庭产生巨大的影响。

　　很多慢性病同样会造成一个家庭的困扰，如何早期发现疾病并且治疗至关重要，可是目前我们的体检意识依然薄弱，如何让没有体检意识的患者在早期发现疾病呢？

　　走出医院，走到患者面前，让他被动接受检查，这是一件工作量巨大并且困难的事情，而Airdoc已经开始了院外的筛查，并且去年完成了超过一百万人次的筛查。

　　很多人问Airdoc如何能够完成这么多工作呢，两百万张影像，需要看多久。张京雷解释，人工智能的一个特别就是识别速度够快，它识别一张影像可以以毫秒计算，并且能够同时识别大量影像。在影像识别的效率上，比人类要快。

　　以淮北筛查为例，Airdoc和淮北矿工总医院合作，带着眼底照相机走出医院，到一个个社区卫生服务中心，为65岁以上的老年人做筛查，在开始前很久老人们就已经开始排队等待检查了，而这些老人是很少去大医院做检查的。

　　Airdoc的慢性病识别算法

　　在中国医疗资源分配不均的客观条件下，患者漏诊、误诊的现象在所难免，三年前出现了Airdoc，希望能够将 医生的经验赋能给更多基层医生，也是希望好的医疗服务像空气一样，让每个人都能拥有。

　　然而，那时AlphaGo还没有出现，市场上也没有任何一家企业可以借鉴，Airdoc备受市场质疑，但Airdoc坚信人工智能在影像上的突破，可以很好的服务医疗。

　　在大家都在怀疑的时候，Airdoc成为第一家在眼科领域的医疗人工智能企业，2017年凭借其慢性病算法在上海长征医院的应用案例，从140个国家无数企业中脱颖而出，出现在了世界科技 舞台，成为第一家出现在微软Build开发者大会的中国人工智能企业，向世界展示了中国医疗人工智能产品的实力。

　　Airdoc先后从国内外 医院收集了数百万张医学影像，拥有世界上数据量最大的视网膜影像库。为了保证准确性，每一例样本的数据标注，都要经过多位 医院的专家独立标注交叉质控，最终研发出识别30种疾病的慢性病识别算法，可以准确识别糖尿病性视网膜病变。在灵敏性和特异性等主要指标上，获得了和三家医院主任相当的结果。