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| 本文作者： 劉偉 | 2017-11-29 20:56 |
用 AI 做眼底疾病篩查的企業(yè)不在少數(shù)，廣州河谷互動(dòng)醫(yī)療科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱河谷互動(dòng)）并非最耀眼的那一家。但它已經(jīng)在這條路上走了很遠(yuǎn)。
河谷互動(dòng)的 AI 眼科診斷系統(tǒng) Healgoo AI 已經(jīng)應(yīng)用到了基層的眼底疾病篩查當(dāng)中，給患者帶來了實(shí)實(shí)在在的幫助。
今年7月21日，河谷互動(dòng)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(fèi)的眼病篩查活動(dòng)。只要通過一臺(tái)眼底相機(jī)，對(duì)左右眼球分別拍照之后，數(shù)據(jù)就會(huì)自動(dòng)傳入河谷 AI 眼科診斷系統(tǒng)，進(jìn)行分析，并迅速生成一份書面的眼疾診斷報(bào)告，供眼科醫(yī)生參考使用，整個(gè)過程僅需幾分鐘。
河谷互動(dòng) CTO 孟巍介紹，河谷互動(dòng)成立于 2013 年 9 月份。當(dāng)時(shí)他們就已經(jīng)洞察到了眼底疾病篩查的巨大市場(chǎng)，于是開發(fā)了一個(gè)叫做 Eye Grader 的遠(yuǎn)程醫(yī)療云平臺(tái)。
篩查點(diǎn)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(tái)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(tái)轉(zhuǎn)診到專業(yè)的眼科醫(yī)院進(jìn)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(tái)，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(tái)。中華健康快車基金會(huì)、中國防盲基金會(huì)、遠(yuǎn)程視界集團(tuán)、中山眼科中心、澳大利亞眼科研究中心的糖網(wǎng)篩查項(xiàng)目也都是在 Eye Grader 平臺(tái)上展開的。
得益于此，河谷互動(dòng)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(rèn)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(yīng)用型企業(yè)，主要目標(biāo)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(shì)就在于擁有大量的數(shù)據(jù)。”
孟巍表示，Eye Grader 是一個(gè)人工閱片平臺(tái)，平臺(tái)上的眼底照片都是經(jīng)過兩名通過 NHS 考試認(rèn)證的專業(yè)閱片人員共同審閱后給出報(bào)告的。因此河谷互動(dòng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量非常高，準(zhǔn)確度甚至超過了 Kaggle 比賽的數(shù)據(jù)集。
據(jù)了解，河谷互動(dòng)按疾病的嚴(yán)重程度把眼底照片劃分成了五個(gè)等級(jí)，數(shù)量平均分布，隨機(jī)選擇了 20 萬張用于模型訓(xùn)練。另外還準(zhǔn)備了 7 萬張用于模型測(cè)試。
2014 年 Eye Grader 平臺(tái)逐漸壯大，有限的閱片師已經(jīng)無法從容應(yīng)對(duì)如此龐大的閱片量，河谷互動(dòng)開始嘗試用人工智能技術(shù)提升閱片效率。
當(dāng)時(shí)深度學(xué)習(xí)的大火還沒有燃起，河谷互動(dòng)選擇了從基于特征識(shí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)算法開始著手研究。特征識(shí)別算法需要先識(shí)別視盤、視杯、出血、滲出等病灶，測(cè)量并計(jì)算相關(guān)參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比對(duì)，然后根據(jù)病灶的面積和個(gè)數(shù)等定義疾病的嚴(yán)重層級(jí)。
經(jīng)過一段時(shí)間的探索和研究，河谷互動(dòng)發(fā)現(xiàn)這種算法的魯棒性不強(qiáng)。對(duì)于某些眼底照片它的識(shí)別效果非常好，但對(duì)于另一些眼底照片，它的識(shí)別準(zhǔn)確率卻難以達(dá)到應(yīng)用水準(zhǔn)。
孟巍向雷鋒網(wǎng)介紹道，特征識(shí)別算法主要有以下幾點(diǎn)缺陷：
一、對(duì)病灶的識(shí)別不夠準(zhǔn)確。比如容易漏掉出血點(diǎn)，或者把血管的一部分誤認(rèn)為出血點(diǎn)，從而導(dǎo)致對(duì)疾病嚴(yán)重程度的判斷出現(xiàn)偏差。
二、系統(tǒng)存在“木桶效應(yīng)”。以糖網(wǎng)篩查為例，糖網(wǎng)篩查不僅要看出血點(diǎn)還要觀察滲出，需要用到兩個(gè)不同的模型，最后綜合兩個(gè)模型的輸出得出結(jié)論。結(jié)論的準(zhǔn)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(jì)算出血點(diǎn)的面積前，要先將血管提取出來并摳除。如果前一步計(jì)算出現(xiàn)偏差，勢(shì)必會(huì)影響到接下來的結(jié)果。
四、有些疾病無法按嚴(yán)格數(shù)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)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(xué)模型來定義。
“綜合考量之后，我們認(rèn)為特征識(shí)別算法有很大的局限性。剛好當(dāng)時(shí) Kaggle 的比賽出來了，我們和斯坦福大學(xué)研發(fā)實(shí)驗(yàn)室的團(tuán)隊(duì)商量一起參賽，最后用深度學(xué)習(xí)算法取得了 Leaderboard 前十五名的成績(jī)。比賽結(jié)束后，我們又基于Eye Grader 平臺(tái)的數(shù)據(jù)集，結(jié)合比賽中的調(diào)參經(jīng)驗(yàn)對(duì)算法進(jìn)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(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了 96.7%?！泵衔?duì)雷鋒網(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(shí)別算法，只不過其中有些采用的是傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有些則是基于特征識(shí)別的深度學(xué)習(xí)算法。特征識(shí)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(yīng)的特征值與標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)照。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則把眼底照片作為一個(gè)整體。
他說道：“我們無需告訴它照片中有哪些特征點(diǎn)，只要讓它知道每一張照片對(duì)應(yīng)的結(jié)果是陰性還是陽性，它就能通過學(xué)習(xí)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(dòng)也很好奇。因此他們讓算法在對(duì)照片進(jìn)行分析后，把它認(rèn)為對(duì)診斷結(jié)果有影響的地方標(biāo)注出來，形成一個(gè)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(dòng)還邀請(qǐng)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(jìn)行比試。結(jié)果顯示，河谷互動(dòng)的眼底篩查 AI 在糖網(wǎng)識(shí)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(cè)試結(jié)果河谷互動(dòng)已經(jīng)向國際期刊 Ophthalmology 提交了論文，目前正在等待 Review。
河谷互動(dòng)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(duì)每種疾病都有一個(gè)獨(dú)立的模型。此外，河谷互動(dòng)還專門訓(xùn)練了一個(gè)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(dòng)首先要解決的是三類場(chǎng)景下的眼底疾病初步診斷問題：
一、基層社區(qū)和邊遠(yuǎn)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(duì)眼科疾病的了解有限，人工智能可以幫助他們進(jìn)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(shí)在內(nèi)分泌科進(jìn)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(shí)際應(yīng)用過程中，河谷互動(dòng)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(hù)病人數(shù)據(jù)安全的意識(shí)很強(qiáng)，對(duì)把眼底照片上傳到云端心存顧慮。
因此河谷互動(dòng)在云端版本 Healgoo AI 之外，還花費(fèi)大量精力優(yōu)化算法，專門開發(fā)了能在筆記本電腦上運(yùn)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(shí)現(xiàn)，而且成本低，不用添置新的設(shè)備，開通賬號(hào)即可使用，計(jì)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(chǎng)景中并不靠譜。我們的離線版系統(tǒng)在市價(jià) 5000 左右的筆記本電腦上就能運(yùn)行。未來我們還將進(jìn)一步優(yōu)化算法，降低其對(duì)硬件的要求，提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和便攜性?！?br/>
據(jù)了解，河谷互動(dòng)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(duì)疾病進(jìn)行分級(jí)，還會(huì)給出相應(yīng)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。
對(duì)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(shí)現(xiàn)盈利，才是企業(yè)生存的根本。這是當(dāng)前很多 AI 醫(yī)療企業(yè)所面臨的困境。
河谷互動(dòng)市場(chǎng)經(jīng)理宋鐮坦言，AI 醫(yī)療產(chǎn)品的市場(chǎng)推廣確非易事，不過相對(duì)其他企業(yè)河谷互動(dòng)有其獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)——已經(jīng)覆蓋了400多家醫(yī)院的 Eye Grader 遠(yuǎn)程醫(yī)療云平臺(tái)。
他表示，河谷互動(dòng)計(jì)劃將 Eye Grader 平臺(tái)和眼底篩查 AI 打通。這樣一來，就能和眼底相機(jī)廠商合作（河谷互動(dòng)的 AI 為眼底相機(jī)廠商的產(chǎn)品提供附加值，相機(jī)廠商則為河谷互動(dòng)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(diǎn)。通過 AI 篩查出病人之后，再將其眼底照片上傳到 Eye Grader 平臺(tái)由大醫(yī)院的醫(yī)生進(jìn)行確診，并根據(jù)患者的病情嚴(yán)重程度在醫(yī)聯(lián)體內(nèi)部實(shí)現(xiàn)分級(jí)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(duì)接也很重要。由于各個(gè)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(biāo)準(zhǔn)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(dòng)還可以為各級(jí)醫(yī)院提供一個(gè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以和各個(gè)醫(yī)院的眼科檢查設(shè)備對(duì)接，從而實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和互聯(lián)互通。
宋鐮認(rèn)為，用人工智能產(chǎn)品直接幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)做慢病管理，對(duì)醫(yī)療行業(yè)的貢獻(xiàn)有限。借助人工智能推動(dòng)醫(yī)聯(lián)體建設(shè)或許更有價(jià)值，這也是河谷互動(dòng)正在努力奮斗的目標(biāo)。
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