助力青光眼早篩，騰訊攜手同仁醫院王寧利專家團隊啟動青光眼AI影像研究

青光眼是世界主要的致盲性眼病之一，它將對患者視功能及視神經帶來不可逆的損害，嚴重影響了患者的生活質量，給患者及家庭帶來巨大的心身傷害。

隨著人們生活方式的變化，代謝相關疾病患病率增加，相關繼發性青光眼發病率也隨之增加。青光眼給患者和社會帶來的經濟負擔越來越大，僅僅在中國，每年因青光眼所消耗的醫療資源就達188億人民幣。

現在的醫學研究並未完全定性青光眼的發病機制，亦不能使已經致盲的患者重獲光明。但是，良好的自我管理行為能延緩甚至停止青光眼病情的發展。如果能在早期發現青光眼，堅持規範治療，患者能獲得較好的治療效果，閉角型青光眼甚至有根治的可能。

然而，我國的青光眼早篩普及率遠低於發達國家水平。資料顯示，西方國家青光眼的檢出率約為70%，而我國的治療率只有10-20%，75%的青光眼病例在初診時已經處於中晚期。

一方面，人們對青光眼的認識不夠深刻，缺乏早篩意識，導致中晚期患者比例過高；另一方面，由於青光眼發病、診斷的複雜性，加之眼底病灶微小，部分基層醫生經驗不足、缺乏基礎裝置，導致三甲醫院的眼科科室人滿為患，造成嚴重的資源錯配。北京同仁醫院院長王寧利透露，這一病種在同仁醫院的門診量約為50-60例/日，每日的閱片佔用了醫生們過多的時間。

做好青光眼早篩，關鍵在於要將行動下放至基層。近日，已擁有成熟糖網篩查技術的騰訊覓影再次將目光伸向了這一領域，試圖以AI技術助力基層青光眼篩查。

強強聯手，騰訊攜手王寧利專家團隊啟動青光眼AI影像研究

騰訊在眼科探索人工智慧技術應用始於對糖尿病視網膜病變的篩查。2017年10月底，騰訊聯合西部眼科聯盟成立人工智慧醫學影像聯合實驗室，一起啟動糖尿病視網膜病變篩查的臨床預實驗。經過對數十萬張糖網分期資料進行學習剖析，騰訊首款將人工智慧技術運用在醫學領域的產品“騰訊覓影”對糖尿病視網膜病變的識別準確率已高達97%。在此基礎上，騰訊覓影再度進軍青光眼，將擁有不容忽視的演算法優勢與經驗優勢。

11月15日-17日，由中華醫學會、中華醫學會眼科學分會和中華醫學會眼科學分會青光眼學組主辦的“第十二屆全國青光眼學術會議”在貴陽召開。藉此機會，騰訊與同仁醫院王寧利專家團隊在會議上舉行了合作簽約儀式，宣佈攜手啟動人工智慧輔助診斷青光眼的聯合科研。

王寧利教授認為：“AI技術的發展對基層醫院的幫助是最大的，把AI用到基層去，等於我們幹了一件大事——把大醫院的醫生送到了基層。”

據王寧利教授介紹：在AI技術下，過去繁瑣的治療被大幅簡化。醫生使用眼底相機對患者進行照片後，生成的圖片將被髮往中心閱片室，由AI統一閱讀，整個閱片過程將從3-10分鐘縮短至5-10秒。

對於這一合作的意義，騰訊醫療健康副總裁王少君談到：“騰訊做這樣一件事，是因為騰訊有能力承擔這樣的社會責任，希望能將更多的AI技術用於普惠人民。”

紮實推進，人工智慧也需要時間

近年來，人工智慧的技術進步引領了許多領域的創新與革命，AI輔助下的醫學影像判讀與診斷取得了實質性的進步。在青光眼的防治方面，人工智慧同樣能帶來很多驚喜。但醫療發展是一個緩慢的、循序漸進的過程，普及青光眼早篩，基層醫療需要一個漫長的傳播與學習的過程；而由於青光眼的複雜性，AI產品的研發頗具難度。

王少君表示：“從資料獲取，到演算法優化，再到落地實驗，這需要一個過程，而這一過程需要醫生和研發人員的共同努力，讓人工智慧一步一步地向醫生學習。”

無遠弗屆，騰訊與同仁醫院王寧利專家團隊達成合作後，雙方將依託騰訊在人工智慧方面的技術積累，以及專家團隊現有的青光眼影像資料及臨床經驗，研究和開發人工智慧，在自動檢測及分類、視盤視杯自動分割、視盤視杯及盤沿形態引數化、病灶識別及分析等方面為醫生提供輔助。雙方將通過跨界融合推動技術創新，共同展開人工智慧影象識別技術應用於青光眼輔助診斷研究，最終讓技術落地，真正幫助醫生和患者。