余輪教授：基于眼底影像和人工智能，怎樣實現(xiàn)大疾病預警和個性化健康服務？

本文作者：李雨晨

2018-01-16 13:21

導語：《未來醫(yī)療大講堂——醫(yī)學影像專題》第四期總結文。

雷鋒網(wǎng)AI掘金志《未來醫(yī)療大講堂——醫(yī)學影像專題》第五期總結文：一個只給醫(yī)療AI從業(yè)者、影像科醫(yī)生、名校師生、CFDA工作人員看的系列課程。

注：90分鐘的視頻信息量巨大，文字僅為冰山一角，強烈建議觀看完整版視頻，請點擊鏈接：

http://www.mooc.ai/open/course/420

余輪教授：基于眼底影像和人工智能，怎樣實現(xiàn)大疾病預警和個性化健康服務？

課程提綱：

1、糖尿病視網(wǎng)膜病變（DR)的遠程篩查和眼底圖像判讀

應用背景
重大疾病預警
要解決的關鍵問題

2、AI在眼底圖像分析和DR篩查中的應用

DR篩查的防治指南和分級診斷標準
視網(wǎng)膜對慢性病診斷和預后判斷的作用
巨頭入圍，創(chuàng)業(yè)企業(yè)的機會在哪里

3、基于深度學習醫(yī)學影像分析中的標注問題

AlphaGO DNN的一個缺點
DR血管瘤和出血點的隨機分布
隨機性和人眼灰度判別的局限性
如何評價某些DR的AI分析系統(tǒng)成果

4、人工智能在眼底醫(yī)療影像中的目標和評價體系

醫(yī)學的評價體系
計算機工程界常用的評價指標
DR自動分析與眼底血管改變
基于知識計算模型的重大疾病風險預警和健康評估引擎

5、醫(yī)療影像分析走向人工智能化的關鍵要素

人工智能應用的各個領域
人工智能方向的人才培養(yǎng)

6、經(jīng)典醫(yī)學圖像處理方法與深度學習的結合

圖像預處理與深度學習
眼底血管分割方法
眼底硬性滲出檢測方法

7、基于眼底影像和人工智能的健康服務系統(tǒng)

總體思路
系統(tǒng)產(chǎn)品介紹
應用創(chuàng)新和技術優(yōu)勢
應用領域和剛需分析

嘉賓介紹

余輪教授：基于眼底影像和人工智能，怎樣實現(xiàn)大疾病預警和個性化健康服務？

余輪，二級教授，博士生導師，國務院政府特殊津貼獲得者

學術背景：

余輪教授現(xiàn)為福州大學生物醫(yī)學與健康工程首席科學家、研究院長，是德國漢堡大學醫(yī)學院高訪學者，曾長期擔任中國圖象圖形學會副理事長、中國生物醫(yī)學工程學會信息與控制分會委員以及福建省生物醫(yī)學工程學會副理事長、互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會常務理事等職務，為國務院政府特殊津貼獲得者。

余教授曾先后主持國家基金重點項目“免散瞳眼底自動照相機及其遠程會診系統(tǒng)”以及“遠程糖尿病性視網(wǎng)膜病變篩查及圖象分析系統(tǒng)”、“遠程病理學會診及圖象分析系統(tǒng)”、“冠心病早期診斷新技術及心臟醫(yī)學圖象自動分析系統(tǒng)”、“遠程病理學會診系統(tǒng)”、“遠程心電中央監(jiān)護及自動分析系統(tǒng)”等國家基金、衛(wèi)生部聯(lián)合基金、國家火炬項目等16個項目的研究，均取得應用或推廣。

余教授近年來專注于人工智能、醫(yī)學影像、遠程醫(yī)療和健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究，建立了一種基于眼底影像的重大疾病預警和移動醫(yī)療健康服務系統(tǒng)，從事糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查及其遠程會診系統(tǒng)15年，在人工智能和DR篩查、一種“可更新、低成本、可分析”的健康醫(yī)學大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建立和大數(shù)據(jù)服務中取得重要的突破和10多項專利等知識產(chǎn)權成果，發(fā)表緊密相關論文100多篇。

以下內(nèi)容節(jié)選自余輪教授課程

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，余教授從十多年前就開始在糖尿病視網(wǎng)膜病變的遠程篩查和圖像判讀方面進行研究，他認為，遠程醫(yī)療是開展DR篩查的有效辦法，因為DR篩查可以使失明風險降低94.4%，但是我國的篩查率還不到10%，其中的主要就在于我國專業(yè)眼底閱圖醫(yī)生數(shù)量不足，而且忙于已發(fā)眼病的診治，根本沒有時間去進行大量糖尿病患者的篩查。

此外，根據(jù)2015年發(fā)布的中國糖尿病患者ASCCVD分級預防指南：糖尿病管理首先應該解決腦卒中等動脈粥樣硬化性疾病的預防，而不僅僅以控制血糖為中心。但迄今缺乏風險預測的高效手段。

2001年，余教授在美國訪問期間參觀了著名的威爾瑪眼科中心以及該中心的新型糖尿病視網(wǎng)膜病變的遠程自動照相系統(tǒng)，基于DR的社會需求和自己的親身經(jīng)歷，余教授從十幾年前開始便投身該領域的研究。

余輪教授：基于眼底影像和人工智能，怎樣實現(xiàn)大疾病預警和個性化健康服務？

AI在眼底影像分析和DR篩查中的應用

去年四月到六月，在國內(nèi)掀起一股AI和DR篩查的熱潮。在遠程DR篩查的研究之外，余輪教授也非常關注人工智能技術在醫(yī)學領域的應用。

他認為，醫(yī)學影像與人工智能的結合，是數(shù)字醫(yī)療領域較新的分支，而且是今天數(shù)字醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的熱點。此外，醫(yī)學影像包含了海量的數(shù)據(jù)，即使有經(jīng)驗的醫(yī)生有時也顯得無所適從。所以，人工智能在醫(yī)學影像的解讀方面的應用需要長時間專業(yè)經(jīng)驗的積累以及兩者的緊密結合。

在余教授看來，僅僅依靠AI-自動篩查系統(tǒng)運用于臨床前，仍然有許多問題需要去解決。部分學者擔心這種自動篩查機器會增加篩查本身的成本；還有學者認為它還不具備可以判斷DR嚴重程度或分級的能力，這將導致一些需要及時處理的嚴重DR患者不能得到及時有效的治療。余教授表示，“DR讀片必須結合自動分級和人工分級進行。”

去年11月，騰訊覓影進入首批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺名單，負責建設醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。余教授認為，騰訊研發(fā)并推廣覓影系統(tǒng)，目前還主要希望它能作為整個“互聯(lián)網(wǎng)+智慧醫(yī)療”生態(tài)系統(tǒng)的一個版塊。包括智慧產(chǎn)業(yè)、智慧政府和智慧民生，其中醫(yī)療是智慧民生的重中之重。

現(xiàn)階段騰訊的醫(yī)療AI技術和產(chǎn)品似乎并沒有絕對的領先優(yōu)勢，有的甚至剛剛開始，但以騰訊覓影、微信支付和新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺為依托的智慧城市和智慧醫(yī)院，卻是各地政府和醫(yī)院難以拒絕的。

巨頭入圍，那是否其它創(chuàng)業(yè)企業(yè)就沒有希望呢？余教授認為是有機會的，醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)可以搭建平臺，與醫(yī)療大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、醫(yī)療信息化等領域的企業(yè)形成協(xié)同效應，將產(chǎn)品整合打包或落地。

DR篩查與自動分級

余教授表示，醫(yī)學領域對一個系統(tǒng)的評價指標主要有兩個：敏感性和特異性。企業(yè)在開發(fā)人工智能系統(tǒng)時都在追求高敏感性和高特異性。但是在余教授看來，“明察秋毫”和“枉殺千人”需要找到一個平衡點。臨床要追求整體的運行效率，犧牲敏感性追求特異性會造成漏診率提高，致使篩查或檢查不達目的；犧牲特異性追求敏感性可能又會對醫(yī)生“越幫越忙”，造成醫(yī)療資源的浪費。

余輪教授：基于眼底影像和人工智能，怎樣實現(xiàn)大疾病預警和個性化健康服務？

余教授表示，很多企業(yè)都聲稱其開發(fā)系統(tǒng)的敏感性和特異性可以接近于100%，但是這個結果還需要結合具體的實踐場景，是來自于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)還是臨床數(shù)據(jù)。目前，DR分期分類的方法已經(jīng)有了ETDRS（Early Treatment Diabetic Retinopathy Study）標注，該標準需要采集7個視野，單幅45度圖像DR篩查敏感性不高于70%，所以，對外宣稱準確率可以達到95%以上的結果還是存在疑問的。

余輪教授：基于眼底影像和人工智能，怎樣實現(xiàn)大疾病預警和個性化健康服務？