——2021中国人工智能产业年会上，鹰瞳Airdoc首席医学官陈羽中教授作《视网膜人工智能产品的打造与展望》主题演讲
“医疗人工智能只有真正应用到临床才能惠及人民生命健康。”2022年7月18日，在2021中国人工智能产业年会健康中国智慧医疗专题论坛上，国务院参事、中国人工智能学会理事长、中国工程院院士戴琼海致辞指出。
戴琼海表示，眼科作为人工智能在医疗领域中应用最早的学科之一，致盲眼病的数字诊疗技术及体系建立，助力解决我国视觉损伤治疗难题，并启发了人工智能广泛应用于分子影像诊断，重大传染病检测，慢病管理等多个医学领域。
当前，鹰瞳Airdoc的视网膜影像人工智能产品已经广泛应用于医疗、大健康和眼健康等领域的多元化场景，为用户提供疾病辅助诊断及健康风险评估，服务用户超千万人次。
如何利用AI技术，打造一款真正普惠的视网膜影像AI产品？怎么更大程度地惠及人民健康？会上，鹰瞳Airdoc首席医学官陈羽中教授作《视网膜人工智能产品的打造与展望》主题演讲。
内容经删减、整理如下：
从AI技术，走向真正的临床医学服务
第一个问题，我们如何从理工男的角度，利用AI技术，慢慢地走向到我们真正的临床医学服务？
在我们AI应用的过程中，真正要扎下根来走得远，或者对我们整个医疗场景有真正的服务，还是得走向为患者服务，这才是我们的核心。
当要走到患者服务的时候，就会有很多IT界原来不需要面对的问题。首先你得有注册证，这是医疗领域的安全性及监管需要。
所以在既往的整个产业链条中，我们无论是IT、互联网等等各种新技术，在医学领域做了非常多的破冰或者颠覆性的尝试，最终都需回到医疗本身。
这是医疗AI走向真正为患者服务的产品所面临的必然过程。
我们非常感谢和欣慰，我们国家在这个领域越走越快。2020年，国家药监局批准了首批人工智能辅助诊断的三类证，鹰瞳Airdoc拿到了第一张眼科AI的三类证。
从传统体检，走向视网膜影像AI检查
第二个问题是，我们为什么需要从原来传统的血检、CT、超声等，要往视网膜的方向走？
刚才任秋实教授（北京大学未来技术学院生物医学工程系教授）在演讲时提到了这一点，视网膜是非常非常小的组织，但是它是全身唯一一个能够直接观测到血管和神经的地方。
虽然视网膜血管被归为微循环，但它离关键大血管分叉仅2CM。因此我们想告诉大家，视网膜血管反映的状况不仅仅是微循环，在反映大血管循环的情况上同样相当有意义。
更何况我们在整个的血管神经系统里看到，包括老年痴呆在视网膜会有特征性改变，甚至包括艾滋病在视网膜上都会有相应改变。
这不是我们的独创，是我们医学界各个领域，各个国家的专家共同的智慧结晶。
包括阿尔兹海默病、艾滋病、白血病、脑肿瘤都可以通过视网膜观测到。
虽然视网膜这么小，但是它同样可以像血液、像其他组织一样，成为很广义的检查标的。
从重治疗，走向重预防
第三个问题，刚刚赵淦森教授（华南师范大学计算机学院教授）说到在研究的过程中，最大的收获是家人和朋友需要看病的时候，可以直接找到专家了。
这是非常真实的一个收获。为什么？我想告诉所有的朋友，真正看病最大的技巧不是网络搜索，是找到医生朋友。
这个事情证明一件事，在整个医学界，医生是真正的KP（关键人），当你的健康有问题的时候要找医生。
这也映射出了医学上的问题，我们是“重治疗，轻预防”，所以才导致了我们有很多的慢病健康的问题。
糖尿病的发病率越来越高。糖尿病本身并不可怕，但是在座的各位不知道有没有遇到过，曾经在无论大的、小的手术的时候，手术医生都会问你：你血糖高吗？如果血糖高，是不会给你安排手术的。
我原来就在普外科，手术前就会问两件事，一个是血糖高吗？另外就是看PT凝血时间。为什么呢，显然不能在病人手术的时候出血不止，另外也不能在肚子切开后一两星期不长上，血糖高了它就不长上。
所以我们说，糖尿病并发症才是“要人命”的。那么通过什么去监控并发症？显然视网膜是最方便的。我们去监控糖尿病性心脏病、糖尿病足都很麻烦。
在中国有近1.3亿糖尿病人，有几亿糖前的人。在我们糖尿病人里面，知晓率只有40%还不到。
因此在这一块我们有大量的工作可以做，预防远大于治疗。
而其实大家对自己的健康并没有那么重视。那什么时候能重视呢？你告诉他有问题，他可能会重视一些。
所以要检测、检测、不断地检测，告诉他有问题的时候，他有可能能够改变他的生活方式。
既然说大规模的筛查是减少因糖网致盲的有效手段，那我们应该怎么做呢？
这时候不仅仅要靠大三甲医院，我们要动员所有的力量，我们要到县域，甚至要到社区卫生服务站、村诊所，才能把这个人筛查出来。
但在推进的过程中，我们会发现一些真实的困难。比如说，大专家是没办法在基层待着不走的。原来我在三甲带着医疗队传帮带的时候，经常有一句话说：留下一支带不走的医疗队其实很难。
医疗队一定是会走的，那如何把技术留下来?把不依赖专家的设备留下来?把这个理念留下来？说到把设备留下来，设备不能太贵，不能老依赖专家，否则留下来也没用。因此在产业的角度来看，会涉及到一系列真实的问题。
那有些专家会说，我们用互联网的技术，建立医联体，用远程的办法来解决可不可以？远程医疗的核心还是得有个专家，他在北上广，下面拍了片子，他来看。
另外技术和人是有区别的。譬如说我今天出门情绪巨不好，到了阅片中心，我们准确率就明显下降。
所以我们说，在真正大规模的筛查、预防体系中，我们需要更多客观的、稳定的技术。
那我们已经有了这样的技术了，是不是就ok了？我们会发现在真实应用的过程中，还会有很多问题。比如当地的网络不够好，操作人员培训水平不够好，以至于拍的照片AI无法识别。
另外在基层一定要免散瞳，而且老人也不可能听得懂太多的事情，但是一定要拍到，质量是ok的。否则影像质量有问题，会严重影响后续的所有工作。
就是在这些所有的考虑下，我们拿到了第一张三类证。
因此在去真正的一线、基层服务的时候，我们要考虑的可能不完全是准确率，还要考虑到怎么适用于多个科室、非眼科的场景，适配多种眼底相机，以及怎么适用于全年龄人群。
我们最终实现的是一个非常简洁的过程，我们眼底拍照时用的相机已经不需要那么大，也不需要操作人员，只要听语音提示就可以拍完了。
通过这样的眼底筛查，能够涉及到的病种是非常多的，除了我们熟悉的糖尿病、高血压等等，还可以干更多的事，比如通过视网膜判断年龄、性别。
这说明它能够看的不仅仅一个眼科医生掌握的事情，通过视网膜AI还可以评估心脑血管风险、痴呆、甲亢、眼轴、贫血等等。
希望在这个道路上能够越走越好，也能真正地反馈到整个临床服务上，为患者和健康人群做出更大的贡献，这也是我们企业的使命：让健康无处不在。
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