眼科影像及人工智能领域研究

AI医疗定义

人工智能医疗简单说即以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量。

AI医疗应用的八大领域

AI主要应用在医疗领域：健康管理、虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、医院管理、辅助医学研究平台、疾病风险预测、药物挖掘（详见-泰山汇 AI医疗研究报告）。人工智能技术与医疗领域呈现不断融合的趋势。

眼科AI概述

AI与眼科的结合，使眼科疾病的筛查、诊断和预后得到更深入的发展。鉴于在现场产生的大量临床数据和多模态成像，眼科的独特优势在于可以充分利用机器学习的优势。眼科AI的进步可以增加患者获得临床筛查和诊断的机会，并降低医疗成本，特别是在高风险人群、资源匮乏的社区或与远程医疗计划相结合时的应用时，眼科AI的优势更为明显。

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最近，医学影像领域最高期刊Medical Imaging Analysis（MIA，IF 11.15）在线刊登了中山大学中山眼科中心张秀兰教授与4个国家、18个研究人员共同完成的、基于人工智能算法青光眼自动房角分级评估的论著。

据悉，张秀兰教授是目前以通讯作者问鼎Medical Imaging Analysis杂志的首位国内眼科专家，这也是张教授第二次在该杂志上发表研究长文。

文章内容基于2019年发布于第22届国际顶级医学影像学大会（MICCAI）的青光眼自动房角分级评估数据集（Automatic Angle Closure Glaucoma Evaluation，AGE），详细评估了入围算法挑战赛决赛的各个深度学习算法的优劣和性能，提出了统一、规范的衡量AI算法评估视神经病变效能的通用框架，引领了基于前节OCT的闭角型青光眼筛查算法的研发方向。

该文章由中国、奥地利、阿根廷、阿联酋4个国家共18个研究人员共同完成，涉及医学、影像学以及人工智能领域。

作为全球知名的大型精细标注眼科影像公开数据库平台（https://eye.baidu.com）联合创始人，张教授自2018年的MICCAI大会后陆续发布了多个iChallenge系列数据集，2019年MICCAI大会再一次发布了AGE自动房角分级评估数据集。iChallenge已发展为国际知名的公开数据库及挑战赛。

截止目前为止，张教授团队拥有全球十个大型的眼科学公开数据库中的五个，可谓拥有眼科公开数据集半壁江山，并且其图像质量、标注精细程度远超其它数据库。这对医学影像学和人工智能算法的开发起到了极大的推动作用。针对每个数据集的算法评估文章均已投稿陆续待发表，这是该系列的第3篇国际合作论著。

截止2020年7月，医学影像及机器学习领域研究团队利用该数据平台发表文章数达到82篇（REFUGE 数据库72篇，PALM数据库10篇）。

图1. 中山眼科中心第一单位、李飞博士并列第一、张秀兰教授并列通讯作者发表于MIA（IF11.15）的论著文章

青光眼影像学研究一直是近年来张教授团队的主打研究方向之一。在中山眼科中心临床研究中心平台的支持下，由专业团队为研究提供方案设计、执行协调、图像采集等全方位的服务，从而为获得高质量、高标准的眼科图像提供了根本保证。

团队近几年的研究取得硕果累累，发表132篇SCI中，临床研究相关文章80余篇，其中影像学和人工智能相关超过40余篇。累计引用次数2856（Google学术），H指数34。从青光眼发病机制的影像学研究跨越到青光眼人工智能早期筛查和诊断，再到组织建立全球最大的眼科精标数据共享平台，张教授团队的研究进展迅速。

鉴于张教授对眼科影像及人工智能领域研究做出的贡献，2019年10月被MICCAI-OMIA授予“眼科影像杰出成就奖（Prestigious Achievement Award of Ophthalmic Image Analysis）”。

眼科AI应用变现场景

1.眼底疾病筛查

眼底疾病筛查，场所在体检中心、基层医联体、保险机构等，AI最大的功能是在筛查方面。目前中国的体检市场已经超过千亿，潜在规模可达3000+亿，近些年健康体检人次稳定增长，从2001年的3.4亿人次增加到2018年近6亿人次，但是与德国96%，美国74%，日本73%的渗透率相比，中国2017年体检人口只占到总人口的35%，未来还有很大的增长空间。

眼部的检查是体检中不可缺少的一部分，体检机构将眼底疾病检查纳入体检套餐中，眼科AI企业通过设备投放方式与体检机构合作，为患者出具眼底疾病风险分析报告，获得流量分成。这是眼科AI企业实现产品落地的有效途径。

2.辅助诊断

辅助诊断，为医院做增量，场所是公立医院内分泌等科室。一些基层公立医院的内分泌科室是不做眼底诊断的。眼科AI企业将设备投放到内分泌科，通过出具的风险分析报告，可以辅助医生准确的判断患者疾病的发展状况。

3.对疾病的前期干预

通过对患者眼底情况的检测，根据病情将患者分为不同等级，严重的可以向医院导流，对于比较前期的或者有轻微眼病的患者，企业可以与眼科药企合作，为患者提供药物治疗等。

眼科AI的应用场景还有很多，比如向C端用户直接服务，面向海外市场等。目前国内眼科AI企业还处于不断发展，开拓市场阶段。

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