用 AI 做眼底疾病篩查的企業(yè)不在少數(shù)，廣州河谷互動醫(yī)療科技有限公司（以下簡稱河谷互動）并非最耀眼的那一家。但它已經(jīng)在這條路上走了很遠。

河谷互動的 AI 眼科診斷系統(tǒng) Healgoo AI 已經(jīng)應用到了基層的眼底疾病篩查當中，給患者帶來了實實在在的幫助。

今年7月21日，河谷互動就攜 Healgoo AI 產(chǎn)品在廣州市海珠區(qū)松鶴養(yǎng)老院開展了一次免費的眼病篩查活動。只要通過一臺眼底相機，對左右眼球分別拍照之后，數(shù)據(jù)就會自動傳入河谷 AI 眼科診斷系統(tǒng)，進行分析，并迅速生成一份書面的眼疾診斷報告，供眼科醫(yī)生參考使用，整個過程僅需幾分鐘。

從遠程閱片到 AI 閱片

河谷互動 CTO 孟巍介紹，河谷互動成立于 2013 年 9 月份。當時他們就已經(jīng)洞察到了眼底疾病篩查的巨大市場，于是開發(fā)了一個叫做 Eye Grader 的遠程醫(yī)療云平臺。

篩查點和基層醫(yī)院的醫(yī)生拍攝好眼底照片后，可以通過 Eye Grader 平臺把照片上傳到云端，交由三甲醫(yī)院的醫(yī)生人工閱片。篩查出的患者還可以通過平臺轉(zhuǎn)診到專業(yè)的眼科醫(yī)院進行治療。

據(jù)孟巍介紹，目前全國已經(jīng)有400多家醫(yī)院在使用這一平臺，輻射范圍涵蓋了西藏以外的全國所有省份。甚至香港、印度和澳大利亞等地區(qū)也有部分醫(yī)院在使用 Eye Grader 平臺。中華健康快車基金會、中國防盲基金會、遠程視界集團、中山眼科中心、澳大利亞眼科研究中心的糖網(wǎng)篩查項目也都是在 Eye Grader 平臺上展開的。

得益于此，河谷互動早期積累下了大量的眼底照片數(shù)據(jù)，為之后轉(zhuǎn)向 AI 閱片奠定了基礎(chǔ)。

孟巍認為，數(shù)據(jù)集、算法、人才和硬件是研究 AI 的四大要素，其中數(shù)據(jù)集最為重要。他說道：“我們作為 AI 應用型企業(yè)，主要目標并非發(fā)明新的網(wǎng)絡(luò)和算法。大家采用的都是比較常規(guī)的算法，本質(zhì)上大同小異，因此主要比拼的是數(shù)據(jù)集。我們的優(yōu)勢就在于擁有大量的數(shù)據(jù)?！?/p>

孟巍表示，Eye Grader 是一個人工閱片平臺，平臺上的眼底照片都是經(jīng)過兩名通過 NHS 考試認證的專業(yè)閱片人員共同審閱后給出報告的。因此河谷互動的數(shù)據(jù)標注質(zhì)量非常高，準確度甚至超過了 Kaggle 比賽的數(shù)據(jù)集。

據(jù)了解，河谷互動按疾病的嚴重程度把眼底照片劃分成了五個等級，數(shù)量平均分布，隨機選擇了 20 萬張用于模型訓練。另外還準備了 7 萬張用于模型測試。

從特征識別到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2014 年 Eye Grader 平臺逐漸壯大，有限的閱片師已經(jīng)無法從容應對如此龐大的閱片量，河谷互動開始嘗試用人工智能技術(shù)提升閱片效率。

當時深度學習的大火還沒有燃起，河谷互動選擇了從基于特征識別的機器學習算法開始著手研究。特征識別算法需要先識別視盤、視杯、出血、滲出等病灶，測量并計算相關(guān)參數(shù)與標準進行比對，然后根據(jù)病灶的面積和個數(shù)等定義疾病的嚴重層級。

經(jīng)過一段時間的探索和研究，河谷互動發(fā)現(xiàn)這種算法的魯棒性不強。對于某些眼底照片它的識別效果非常好，但對于另一些眼底照片，它的識別準確率卻難以達到應用水準。

孟巍向雷鋒網(wǎng)介紹道，特征識別算法主要有以下幾點缺陷：

一、對病灶的識別不夠準確。比如容易漏掉出血點，或者把血管的一部分誤認為出血點，從而導致對疾病嚴重程度的判斷出現(xiàn)偏差。

二、系統(tǒng)存在“木桶效應”。以糖網(wǎng)篩查為例，糖網(wǎng)篩查不僅要看出血點還要觀察滲出，需要用到兩個不同的模型，最后綜合兩個模型的輸出得出結(jié)論。結(jié)論的準確性往往取決于效果最差的模型。

三、系統(tǒng)存在“依賴性”。比如計算出血點的面積前，要先將血管提取出來并摳除。如果前一步計算出現(xiàn)偏差，勢必會影響到接下來的結(jié)果。

四、有些疾病無法按嚴格數(shù)學標準來定義。就拿白內(nèi)障來說，白內(nèi)障在眼底照片上的呈現(xiàn)是照片的模糊程度，這很難用數(shù)學模型來定義。

“綜合考量之后，我們認為特征識別算法有很大的局限性。剛好當時 Kaggle 的比賽出來了，我們和斯坦福大學研發(fā)實驗室的團隊商量一起參賽，最后用深度學習算法取得了 Leaderboard 前十五名的成績。比賽結(jié)束后，我們又基于Eye Grader 平臺的數(shù)據(jù)集，結(jié)合比賽中的調(diào)參經(jīng)驗對算法進行了優(yōu)化?，F(xiàn)在我們的算法已經(jīng)有了極大的提升，糖網(wǎng)識別準確率達到了 96.7%?！泵衔卒h網(wǎng)說道。

據(jù)孟巍介紹，目前大多數(shù)做眼底篩查產(chǎn)品的 AI 企業(yè)采用的仍是特征識別算法，只不過其中有些采用的是傳統(tǒng)的機器學習算法，有些則是基于特征識別的深度學習算法。特征識別算法本質(zhì)上是把眼底照片分割成了很多部分，然后尋找相應的特征值與標準進行對照。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則把眼底照片作為一個整體。

他說道：“我們無需告訴它照片中有哪些特征點，只要讓它知道每一張照片對應的結(jié)果是陰性還是陽性，它就能通過學習大量數(shù)據(jù)摸索出具體的規(guī)律?！?/p>

但算法在“黑箱”狀態(tài)下?lián)v鼓出來的規(guī)律到底靠不靠譜呢？河谷互動也很好奇。因此他們讓算法在對照片進行分析后，把它認為對診斷結(jié)果有影響的地方標注出來，形成一個熱力圖。熱力圖顯示，算法的判斷依據(jù)和眼科醫(yī)生是一致的。

此外，河谷互動還邀請了各種年資的住院醫(yī)師、主治醫(yī)師和主任醫(yī)師，在相同數(shù)據(jù)集下和人工智能進行比試。結(jié)果顯示，河谷互動的眼底篩查 AI 在糖網(wǎng)識別方面已經(jīng)超過了主治醫(yī)師，接近主任醫(yī)師水平；在青光眼和老年黃斑性變方面甚至超過了主任醫(yī)師。據(jù)孟巍向雷鋒網(wǎng)介紹，基于該測試結(jié)果河谷互動已經(jīng)向國際期刊 Ophthalmology 提交了論文，目前正在等待 Review。

從云端到離線

河谷互動的產(chǎn)品目前已經(jīng)能夠勝任糖網(wǎng)、青光眼、老年黃斑變性和白內(nèi)障四種眼底疾病的篩查，針對每種疾病都有一個獨立的模型。此外，河谷互動還專門訓練了一個圖像質(zhì)量判斷模型，確保眼底照片的質(zhì)量。

盡管如此，在孟巍看來，“AI 取代專業(yè)醫(yī)生”的說法還是不太靠譜。他指出，河谷互動首先要解決的是三類場景下的眼底疾病初步診斷問題：

一、基層社區(qū)和邊遠鄉(xiāng)村的眼底篩查。

二、很多基層醫(yī)院只有五官科，沒有專業(yè)的眼科，五官科醫(yī)生對眼科疾病的了解有限，人工智能可以幫助他們進行初步的診斷，判斷是否需要將病人轉(zhuǎn)診到專業(yè)的眼科。

三、糖尿病患者平時在內(nèi)分泌科進行控糖管理，人工智能可以幫助不具備閱片能力的內(nèi)分泌科醫(yī)生初步判斷病人的眼底病變情況。

產(chǎn)品實際應用過程中，河谷互動遇到了一些挑戰(zhàn)。首先，很多社區(qū)和鄉(xiāng)村的網(wǎng)絡(luò)條件很差，基于云端的人工智能篩查產(chǎn)品沒有用武之地。其次，醫(yī)院保護病人數(shù)據(jù)安全的意識很強，對把眼底照片上傳到云端心存顧慮。

因此河谷互動在云端版本 Healgoo AI 之外，還花費大量精力優(yōu)化算法，專門開發(fā)了能在筆記本電腦上運行的離線版眼底疾病篩查系統(tǒng)。

孟巍表示：“云端版本更容易實現(xiàn)，而且成本低，不用添置新的設(shè)備，開通賬號即可使用，計算速度也更快。但由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境欠佳，云端版本在基層篩查場景中并不靠譜。我們的離線版系統(tǒng)在市價 5000 左右的筆記本電腦上就能運行。未來我們還將進一步優(yōu)化算法，降低其對硬件的要求，提高系統(tǒng)的經(jīng)濟性和便攜性?！?br/>

據(jù)了解，河谷互動的離線版眼底疾病篩查系統(tǒng)在拍攝完照片 1-2 秒內(nèi)即可給出結(jié)果，結(jié)果中除了對疾病進行分級，還會給出相應的信心指數(shù)。如果自信度比較高，那么基本就能確診；如果自信度只有50%左右，則說明結(jié)果仍有待商榷。

從產(chǎn)品到商品

對于企業(yè)來說，做好產(chǎn)品只是第一步；如何找到一套成熟可行的商業(yè)模式，將產(chǎn)品轉(zhuǎn)化成商品并實現(xiàn)盈利，才是企業(yè)生存的根本。這是當前很多 AI 醫(yī)療企業(yè)所面臨的困境。

河谷互動市場經(jīng)理宋鐮坦言，AI 醫(yī)療產(chǎn)品的市場推廣確非易事，不過相對其他企業(yè)河谷互動有其獨到的優(yōu)勢——已經(jīng)覆蓋了400多家醫(yī)院的 Eye Grader 遠程醫(yī)療云平臺。

他表示，河谷互動計劃將 Eye Grader 平臺和眼底篩查 AI 打通。這樣一來，就能和眼底相機廠商合作（河谷互動的 AI 為眼底相機廠商的產(chǎn)品提供附加值，相機廠商則為河谷互動提供銷售渠道）將眼底篩查 AI 推廣到醫(yī)院和基層的篩查點。通過 AI 篩查出病人之后，再將其眼底照片上傳到 Eye Grader 平臺由大醫(yī)院的醫(yī)生進行確診，并根據(jù)患者的病情嚴重程度在醫(yī)聯(lián)體內(nèi)部實現(xiàn)分級轉(zhuǎn)診?！?/p>

在醫(yī)聯(lián)體建設(shè)中，除了行為上的協(xié)同，數(shù)據(jù)層面的對接也很重要。由于各個醫(yī)院采用的系統(tǒng)不同，設(shè)備廠商五花八面，數(shù)據(jù)的標準化和互聯(lián)互通一直是醫(yī)聯(lián)體建設(shè)的一大難題。宋鐮表示，未來河谷互動還可以為各級醫(yī)院提供一個數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以和各個醫(yī)院的眼科檢查設(shè)備對接，從而實現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)標準化和互聯(lián)互通。

宋鐮認為，用人工智能產(chǎn)品直接幫助醫(yī)療機構(gòu)做慢病管理，對醫(yī)療行業(yè)的貢獻有限。借助人工智能推動醫(yī)聯(lián)體建設(shè)或許更有價值，這也是河谷互動正在努力奮斗的目標。

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