不久前，胡智盛接到了一个令他震惊的电话。对面的声音提醒他，他已经发生了视网膜脱离。
虽然近视，但佩戴眼镜的胡智盛在日常生活中，从未感觉到自己的视力和眼睛有什么异常。直到在体验人工智能眼底检查之前，作为一名护士的他，也没有在每年的定期体检中发现任何异象。
胡智盛担心极了，要是失明了该怎么办？好在“紧急警报”及时，三天后他便接受了手术，如今已完全康复。
事实上，如今很多人不了解，传统体检中往往缺少的眼底检查不仅对青光眼、白内障等眼部疾病的早筛早治有重要作用，而且对其他疾病，尤其是全身性疾病的监测十分有效。
“眼睛是全身器官中唯一可以直接看血管和神经的，是反映全身健康状况的窗口”，北京同仁医院副院长魏文斌在一次发布会上介绍。
以糖尿病为例，北京同仁医院院长王宁利曾表示，我国有上亿糖尿病患者，其中超过30%的人会因糖尿病产生视网膜病变，若未能及时发现和干预，将对患者的视觉造成损害乃至致残、致盲。
也正因如此，去年“两会”上一份建议将眼底照相纳入国家慢病筛查项目的提案引起了各方高度重视。
眼底影像对健康有何意义？
所谓眼底，是我们眼睛后部的一大片组织，包括视网膜、眼底血管、视神经乳头、黄斑、脉络膜等。
一张在医学上十分基础的眼底照片，就能让人看到这些组织的清晰面貌。这样一张影像，对眼科医生来说显然是重要的。据北京中医药大学东方医院眼科主任周剑介绍，眼底病不仅种类繁多，且大多对视功能的损害较大。
但其中，80%的眼底病是可防可控可治的。
值得注意的是，大众普遍缺乏对眼底病的认知。在未出现明显的视力下降等症状前，多数人并不会定期做眼底检查，最终可能导致错过最佳治疗时期，造成视力不可挽回的损伤。
譬如前文提到的胡智盛，在还没有出现眼前飞蚊、闪光等现象前，便通过眼底检查发现了视网膜脱离，脱离程度尚浅，及时治疗后并未给视力等造成伤害。
令人后怕的是，一旦拖到视网膜脱离后期，“感光细胞将失去营养，视网膜也会发生增殖性病变，即便手术复位后视力也恢复不佳，严重者甚至可能失明”，一位眼科医生告诉中国新闻周刊。
要知道，视网膜脱离这样的眼科疾病，在老年群体和高度近视人群中并不罕见。而这样的群体规模在中国颇为庞大：第七次人口普查数据显示，我国60岁及以上人口为2.64亿，近视患者则已近7亿。
也正因如此，定期的眼底检查对于眼科疾病的早诊早治有重要作用。
更鲜为人知的是，眼底检查还不只在眼科能发挥作用，在内分泌等科室，眼底影像也是重要的诊疗参考依据。
“目前的一个医学共识是，眼底是一个全身疾病的监测窗口，它上面的血管、视神经、视杯视盘等相关的参数，对分析和诊断如高血压、动脉硬化、糖尿病等全身性疾病有重要价值”，眼底影像人工智能企业依未科技的创始人柯鑫告诉中国新闻周刊。
以糖尿病为例，患者常常出现的一个并发症便是糖尿病视网膜病变（以下简称“糖网”）。研究表明，糖尿病5年以上的糖网患病率为44.4%，7年以上为56.0%。而通过眼底检查，对糖尿病和该并发症的干预都更能有的放矢。
一方面，“糖网”在早期并无患者可以自我察觉的症状，但其实在眼底的血管中已有所反映，定期的眼底检查可以让该并发症更早被发现、干预，并且能够及时观察其进展。
“协和医院的一位教授曾经告诉我，85%的糖尿病患者到了眼睛快看不见的时候才去看眼科，但那时已经是晚期、不可逆了，眼科医生也束手无策”，柯鑫对中国新闻周刊说。
此外，还有部分患者因视力下降，检查眼底才发现患有糖尿病。
“全国糖尿病的知晓率才刚刚超过30%”，眼底影像人工智能企业鹰瞳科技首席医学官陈羽中指出。
而这一数字显然有待提高。从这点来看，全人群、全生命周期且无创的眼底筛查便是一个直观又相对便捷的通道。
人工不够，智能助力
既然眼底筛查对多种疾病的诊断干预有重要意义，为什么眼下还未在全民中推广？
一方面，眼底筛查的普及需要依赖眼底照相机设备。而过往，一台动辄上万甚至数十万元的眼底照相机显然超出了很多基层医疗机构，尤其是农村等社区医疗机构的承受范围。
另一方面，眼底影像需要专业的眼科医生阅片来做出判断，但一个现实是，目前全国眼科医生只有4.48万名，很难满足日益增长的眼病诊疗需求。
同时，与国外医生平均每天10张的阅片量相比，国内的影像科医生日常任务更为繁重，尤其是三甲医院，平均每天得看上百张的患者影像；而在更下沉的基层医疗机构中，专长于影像的医生十分稀缺。
“以往人工目测对眼底影像的定量分析存在准确度低、重复性差、速度慢、劳动强度大、受主观因素影响等问题”，柯鑫告诉中国新闻周刊。
而这样需求明确、重复性和强度高的工作完全可以通过训练有素的人工智能（AI）来辅助医生完成，从而提升临床效率，释放更多的医疗资源，缓解供需平衡难题。“通过科技帮助医生，使医护人员从纷繁复杂的数据中解放出来，有更多的时间精力去陪伴关怀病人、疗愈痛苦”，柯鑫的这番话，亦是不少医疗AI企业的初心。
毕竟比起人工，智能永不疲倦。
譬如鹰瞳科技已经拿到三类证的糖网病变AI产品，能在给眼底照相几秒钟后将报告发送给患者。这份AI生成的报告还可以让内分泌科医生及其患者更快速、直观地看到是否具备糖网病灶，从而初步筛选出需要治疗的患者。
那么，眼底AI诊断的准确性如何呢？我们可以从鹰瞳科技与中国中山大学中山眼科中心团队合作的一项发表在《柳叶刀·数字健康》上的一项研究一窥一二。
该研究对比了AI与16位不同地区、不同资历的眼科医生对2万余张眼底影像的诊断结果后发现，该AI软件在糖尿病、高血压相关眼病及青光眼、视网膜脱离等眼底异常方面的性能表现相当于专家，且相比于不同医生，准确率更为稳定。
在盈科投资董事长于光大看来，健康管理这一场景亦是眼底AI的想象空间，“包括在体检、视光、社区医疗等场景中，眼底AI可以规模化地提示、预防及提早干预各类眼科疾病及慢性病”。
事实上，AI的这些想象空间也正在逐渐走向现实。
作为医疗AI第一股，鹰瞳科技与保险、药房、视光中心合作的商业化探索已经逐渐铺开。
作为后起之秀的依未科技，目前已经参与了上海市、深圳市罗湖区和南山区等地的糖尿病防治项目建设。“眼底早筛可以把公共卫生及医保的开支大大降低”，柯鑫表示，“而这样一个小投入、覆盖全人群的无创筛查一旦有了示范区效应，便可能得到大规模的推广”。
如今，大规模的推广在AI的助力下已具备了基本的可能性。
现在的技术，够用了吗？
但问题是，如今眼底AI带来的生产力提升，能满足我们的需求吗？现阶段来看，答案显然是否定的。
譬如前文提到的设备制约，已经在基层医疗及院外场景规模化推广产品的鹰瞳科技便深有体会。一方面是传统眼底照相机成本高，另一方面是基层面临缺少专业人员，拍摄影响眼底影像质量，这都会导致筛查的推广及效率。
为了解决这一问题，鹰瞳科技首席技术官和超带领团队走上了自研眼底照相机的道路。他们的这款设备大小大概也就是一个人头左右，轻便的同时也节省空间，拍摄时还会有语音提醒让人调整头的上下位置，位置无误后其自动对焦即可完成拍摄。
“我们现在的设备价格大概是传统设备的1/20~1/10”，和超介绍，“如果进一步放量，比如要到1亿人口的检测，我们还需要继续把这个成本压下来”。
这款设备还可以使用充电宝充电。据陈羽中回忆，这个灵感是源于鹰瞳科技在新疆扶贫的一次经历，现场突然断电，后来是现场运营同事接了汽车的电瓶才解决。
鹰瞳科技遇到的另外一个问题是，随着检测量的提升，对海量人群筛查中假阴假阳率的优化。
“任何一个算法的特异性和敏感性都决定了会有假阴、假阳的检测结果。假阴、假阳会增加客户的治疗成本，最终肯定会转化成产品成本。如果假阴、假阳率分别是1%，服务于10万人的话可能出现2000个人报告假阴、假阳；但现在我们商业化服务已经接近千万人，如果不提高性能指标，在海量的筛查之下，这样的假阴假阳数量肯定是撑不住的。”和超告诉中国新闻周刊。
除了实操性问题之外，进一步拓展眼底AI覆盖疾病的边界亦是专家们明确的需求。依未科技创始人柯鑫便希望通过眼底定量化分析的技术帮助专家们进行科研和学术研究，从而解决这些问题。
具体而言，依未科技从眼底的脉络膜、血管、黄斑区、视杯视盘等部分提取了200多个与全身性疾病密切相关的参数，并通过30余个并行的AI算法对风险区中的病灶个数和大小进行测量，譬如血管密度、血管管径等，其后输出一份详细的量化报告，就如同血常规报告单可以让人直接看到白细胞数、红细胞数及体积、血小板及其平均分布宽度等。
通过这些量化参数，不同学科的医生可以进一步探究其他疾病与眼底的联系。
譬如依未科技与郑州大学第一附属医院肾内科的合作，便是为了寻找眼底表现与肾病的关联。“很多糖尿病人最后肾出现问题时，内分泌科已经无法处理，需要转到肾内科去做病理穿刺，然后可能要透析，这是很折磨人的。如果利用眼底这一无创的机关能够早期发现，便能更早期进行干预”，柯鑫介绍。
值得注意的是，这些只是眼下眼底AI发展进程中遇到的问题。在医学的悠久历史中，新问题不断涌现，人类对自己本身的认知也在不断刷新。目前来看，AI还太过年轻，对自己没有学习过的临床上的千变万化并不能理解，且现阶段在疾病的诊疗上最终仍要医生综合分析来做出决定。
它们最终将长成什么样子、会有怎样的“聪明”、是否能真正帮助人类拥有更为健康的生活，仍然需要时间来验证。
来源：中国新闻周刊
