来源：中国网科技
眼睛不仅是心灵的窗户，也是全身健康的窗口。如何窥探这扇窗户透露出来的健康密码，利用好每年的一张眼底照片来服务好眼健康和全身健康？
日前，爱康集团与鹰瞳Airdoc联合发布基于视网膜人工智能评估的《三百万体检人群健康蓝皮书》。发布会上，首都医科医院副院长魏文斌教授为我们讲述了人工智能技术的发展历程及其在眼科领域的应用，并对人工智能+眼底照相如何助力糖尿病视网膜病变全病程管理、赋能全生命周期的眼病和全身慢病筛查及管理做了详细介绍。他呼吁道：“眼睛是需要年检的，每年拍一张彩色眼底照片，可以让我们很好的早期发现眼病，早期发现全身病。”
医院副院长魏文斌教授作《人工智能赋能眼健康管理》演讲
演讲实录整理如下：
特别高兴有机会参加今天这样的一个交流会。我是医院眼科医生，大学毕业后就在同仁做眼科医生，主要做眼底病的临床工作，今年已经36年了。
36年的临床体会，我觉得眼睛确确实实是心灵的窗户，眼睛也确确实实是健康的窗户，是全身健康的窗户。
现在我们生活水平在改善，人的寿命越来越长，平均寿命已经77点几岁，北京市已经到了84岁。我们绝大部分的人寿命在延长，这就需要我们的眼睛也要看得见，看得清楚，看得舒服，同时要通过眼睛来做好我们全身健康的管理。
所以今天和大家汇报《人工智能赋能眼健康管理》，其实也包括全身健康管理。
前不久发布的《“十四五”全国眼健康规划》里特别强调了慢性眼病管理，尤其是致盲最重要的原因之二，即眼底病、青光眼的管理。这些致盲性疾病的早期诊断、早期发现、早期治疗，需要借助于人工智能和大数据来帮助我们改进服务，把人工智能和眼健康很好地融合，才能真正做到早发现、早诊断，让眼底病和青光眼的人群避免因此而致盲。
一、AI与眼科深度融合，广泛用于眼病筛查和管理
人工智能在医学领域有很大的发展。尤其是最近几年，从年，大家都特别熟悉、
年以后，人工智能开始助力眼健康管理，美国FDA年批准了第一款人工智能产品来筛查糖尿病视网膜病变，作为一个筛查软件应用于眼健康管理。
很可喜的是，年8月份，在我们的共同助力下，鹰瞳Airdoc获批上市了我们国内第一款糖尿病视网膜病变的筛查软件，这类三类医疗器械的实施，真正把人工智能应用于眼健康管理。
眼睛和其他学科不一样，眼睛这个器官很特别，是我们人体唯一能够看得见血管和神经的地方，通过一张照片就能够体现出来。这就意味着，利用人工智能对影像的识别，可以发挥重要作用。
其实在国际上有很多这方面的研究，最近几年由于人工智能算法的改进，使我们人工智能在眼病的健康管理领域里面，它的敏感性、特异性都得到了很好的提高，有很多的研究都得到了很好的证实。
眼科是人工智能应用最多的学科之一，尤其是疫情以后，这方面的发展就更快。
因为一张眼底的彩色照片，通过人工智能就可以帮我们识别，来做到眼病的筛查，也可以对一些疾病进行分类；同时对我们眼科，尤其是眼病的研究方面也能发挥很好的作用，包括疾病分层、疾病精准防治策略研究、疾病预测、健康风险的发现和干预都能通过人工智能来发挥它的作用。
所以，AI和眼科得到了深度的融合，广泛用于眼病的筛查和管理，将会发挥越来越重要的作用。
二、AI+眼底照相助力眼病筛查和全身健康管理
接下来就和大家分享一些，如何通过眼底照相和人工智能的结合助力眼病筛查。
我们人生下来都会在各种场合拍照留念，现在智能手机出来以后，我们照相的机会更多了，照片不仅仅能够准确地捕捉、记录我们及时的状态，同时它可以长期地记录，而且可以长期地追踪。所以说眼底照相是我们眼科诊断疾病的一个最基本的方法。
我们到眼科去看病，都会照一张照片。所以我们现在有一句口头禅，叫“眼底一张照，眼病早知道。”还有人讲，“眼底一张照，啥病都知道。”
说明什么意思呢？眼底一张照片不仅仅能够发现你有什么眼病，还能够和全身的健康联系在一起。所以眼底照相是最基本的方法，几乎所有诊所，健康管理中心都在做眼底照相。我们利用这样一个彩色眼底照相，就可以为我们健康管理，为眼病的筛查提供帮助。
因此我们国内也推出了一系列的通过彩色眼底照相来做眼病筛查的专家共识和一些指南发布，这为我们规范化地通过眼底照相来用于眼底病筛查和健康管理提供了方法。
为什么它能够发生作用？因为眼病要想早发现、早诊断、早治疗，避免眼病而导致盲和低视力，其实最重要的就是要筛查，不能等到有病、医院去就医，这已经晚了。
但是我们国内目前主动筛查的比例并不高，在我们全体人群当中，比如说糖尿病视网膜病变，主动筛查的比例还不到20%。那么这个原因很多，有我们患者的因素，有我们本身的理念问题，对健康的认知程度，也有资源的不均匀，还有我们国内医疗资源的差距，所以说我们国家糖尿病视网膜病变的主动筛查的比例非常低。
再给大家举个例子，青光眼。其实很多人都知道，青光眼是致盲最重要的原因之一，而且是不可逆盲的重要原因。青光眼只有早期发现、早期干预才能够避免因为青光眼而致盲，已经出现问题了，你再去治疗就晚了。
而我们现实里面，60%医院诊断时已经中晚期了，也就是说对视功能已经产生了严重的影响，医院就医。这个时候就医，即使医生和患者密切配合，也不能够达到我们健康的视力状态。所以青光眼早期筛查也是特别重要。
因此，筛查对于我们来说太重要了。
但是我们的现状是什么？我们眼科医生，全国大概有多眼科医生，而且极大部分都在大中城市，在基层这样的医生很少，大部分的患者其实就医都在基层，要想做到全民，或者绝大部分老百姓的健康筛查，就必须改变我们的就医流程。
因此大家特别强调远程医疗，在基层去给大家做眼底照相，只要各种眼底照相的设备能够在基层铺开，我们老百姓在基层就能照一张眼底照片。
但是这带来的问题是什么？眼底照片是照了，得有人去读，得有专家去阅读这个眼底照片，但是四万个眼科医生是不可能让我们14亿的人每年都能拍一张照，我们14亿人口，两只眼睛拍两张照片，一年拍一次就是28亿眼底照片，这些照片要让我们医生去阅读每一张，那是不可能的。无论是时间上，还是效率上，还是经济成本上都做不到。
唯有利用人工智能来帮我们阅读这些照片，才有可能节省成本，提高效率，真正把人工智能辅助的眼底筛查落到实处，让我们普通百姓能够实现健康管理。
要想发挥人工智能的作用，我们也推出了一系列基于人工智能眼底照相来进行眼健康筛查的各种指南和专家共识，让我们能够很好地规范从眼底照相到阅读、判读，到危险性分析，到分级诊疗的转诊措施，起到了一个非常好的*策上的支持。
事实上在国内外已经有很多的研究，这些研究无论样本大还是小，都已经完全证实了我们人工智能在眼病筛查上，它的准确性是非常高的。
糖尿病视网膜病变筛查
这里举的几个例子是关于糖尿病视网膜病变的筛查，大家可以看到所有的研究，它的AUC都达到0.97以上，也就是说在90%以上的准确度，甚至高达98%、99%，所以利用人工智能来做筛查是完全没有问题的。
青光眼筛查
这是关于青光眼的一些研究。青光眼刚才也反复提到是致盲的最重要原因，国内外专家一系列的研究也都证实了，最低也是80%，最高都是95%以上的准确性，所以利用人工智能做青光眼的筛查也是没有问题的。
老年*斑变性的识别
这是国际上一个研究。我们最常见的一个老年眼底病叫老年*斑变性，*斑是最管视力的地方，我们的中心视力好还是坏就看你的*斑正常不正常。
*斑随着年龄的增长是会衰老的，老年人最容易得的一种致盲性眼病就是老年*斑变性，通过筛查以后就发现，老年*斑变性通过人工智能也能够很好地识别，能够做到早期诊断。
常见致盲眼病和眼底异常的识别
这是我们做的一个研究。我们通过20万张的彩色眼底照片，做了一个前瞻性的验证，通过人工智能和眼底专家来判读十几种常见的眼底病，看我们人工智能对常见眼底病识别的准确性。
大家可以看到，七种常见的致盲眼底病，它的准确性接近90%，也就是说90%的水平是眼底病专家的水平，而且同时可以节省75%的时间成本。
这个研究也得到了国际的认可，我们刚刚在《JAMA》子刊上发表了这篇文章。
更可喜的是，我们去年在《柳叶刀》子刊参与发表的一项全国性真实世界研究用到了20万张彩色眼底照片，这医院、医院，还有体检中心，无论是通过内部验证还是外部测试，在三个层次的中心里面，它的准确性都在95%以上。
也就是说，通过人工智能，无论是在社区拍的眼底，还是在体检中心拍的，医院拍的都适合，所以人工智能对于眼底病的识别可以应用于更多的区域。
近视筛查
这是我们做的一个研究。我们通过一张彩色眼底照片就能帮我们来预测眼球的轴长。
大家知道现在高度近视特别多，很多人都是因为高度近视致盲，高度近视一个重要的指标就是眼轴。
我们现在做青少年近视防控，重要的指标就是测量眼轴的变化。我们通过一个彩色眼底照片就可以来预测，准确度也很高。
所以人工智能用在近视防控领域也能发挥很重要的作用，我们通过彩色眼底照片可以预测眼轴的长度，还有脉络膜厚度，帮我们来提供近视筛查，帮我们预测近视会不会发展，哪些小孩会进展为高度近视，哪些小孩未来有因为近视而导致盲和低视力的风险，所以这些都是很有意义的。
病理性近视的监测
这是我们在国际上第一次把彩色眼底照片的纹理进行定量化，通过定量化的彩色眼底照片帮我们诊断很多疾病，帮我们预测很多眼病的发展。其实是挺有意思的，和我们专科医生的水平都很接近。
刚才也提到近视是致盲的最重要原因之一，尤其是高度近视，也就是病理性近视在我们国家是致盲的第一个原因。
因此我们要早点识别哪一些病人会出现病理性近视，哪一些小孩未来会发生高度近视，我们就可以通过眼底照片来帮我们进行预估。
这个研究也是很有意义的，准确率也很高，我们最近也在国际上发表，准确性已经超过了98%。
所以通过一张彩色眼底照片，我们就能够很好地进行近视防控，对病理性近视的*斑病变进行准确分级，对病理性近视进行更精准的分级、更精准的防控，做一些个性化的干预。只有精准识别，才能够做精准干预。
全身健康管理
一张眼底照片还能够帮我们做全身健康的管理，确确实实，眼睛是真正的全身健康的窗户。我们视网膜的血管和视神经都是和全身的中枢神经系统，和全身的血管联系在一起，所以一张彩色眼底照片是可以帮我们来做全身健康管理的。
我们做了一系列的研究，通过眼底照相帮我们预测老年性痴呆，帮我们预测哪一些人群容易发生老年性痴呆，在老年性痴呆的管理当中提供眼部的一些指标。现在做一些老年性痴呆的研究、药物的研究，都把眼睛作为一个重要的指标来进行分析。
眼睛同样也是心脑血管意外的一个重要预测标志。这个是我们和北京大学医学部一起合作做了一个大样本的研究，通过眼睛是可以通过视网膜的血管形态来预测我们未来心血管意外和脑血管意外的风险是多少，因此就可以真正做到个性化的干预。
所以说通过人工智能帮我们做眼病筛查，可以使眼科医生能够为更广泛的人群服务。
我们也做了一个测算，就是借力于人工智能以后，我们做眼底照相，做疾病筛查，使我们每个医生可以覆盖的面积超过以往的十倍以上，同时借助了人工智能使我们健康筛查的这个成本得到明显下降。所以无论是从效率上，还是从经济成本上，都可以实现更高效、更经济，这样才能够更有可及性，才能够真正借助人工智能为我们眼健康和我们全社会的全民健康贡献力量。
三、AI应用于DR筛查，提高DR全病程管理效率
接下来再和大家分享一下，借助于彩色眼底照片对我们糖尿病视网膜病变的全程病程的管理。
糖尿病是一个最常见的慢病，发病率非常的高，在我们人群当中，已经超过10%以上的人会有糖尿病，在所有的糖尿病人群当中，三分之一的人都会有糖尿病视网膜病变，而且是一个终身疾病。
我们通过流行病学的研究，目前在职业人群当中，也就是60岁以内的，40岁到60岁人群当中，致盲的第一位原因是糖尿病视网膜病变。为什么？因为40岁到60岁的人工作上最紧张，是在职业生涯当中是巅峰时刻，家庭的顶梁柱，所以对健康往往忽略。他们得了糖尿病以后，往往都不去很好的干预，认知程度、干预程度都欠缺。而不像离退休的人，离退休的人得了糖尿病还知道很好地去管理，所以说40到60岁的人群，糖尿病视网膜病变是致盲的第一位原因。
糖尿病又是一个终身的病，因此我们要靠早期筛查才能够发现早期的糖尿病视网膜病变，只有通过筛查，我们才能够把糖尿病视网膜病变需要治疗的这一部分病医院去进行干预，只有有针对性的、个性化的干预才能够使这一部分病人真正避免视力的丧失。
糖尿病视网膜病变是一个可防、可控、可治的疾病，而不像一些衰老性疾病，像有一些我们人体自然要衰老，还有一些遗传性疾病，我们目前还没有办法去干预它，但是糖尿病是一个可防可控的，通过筛查可以让90%这样的人避免失明，所以筛查的重要性可想而知。
在国际上做的比较好的是英国和新加坡，他们已经把糖尿病视网膜病变的筛查上升到国家战略，和国家的健保系统联合在一起，早期进行筛查。所以在英国，在新加坡，这些比较发达的国家因为糖尿病而致盲的比例是很低的。
我们国家在十四五健康规划里面，也把糖尿病视网膜病变筛查上升为国家战略。
大家可以看到，世界各地都有相应的糖尿病视网膜病变筛查软件问世，为实现糖尿病筛查提供了可靠的保证。
我们国内因为已经上升到国家战略，因此也要有一些基本的策略，我们从指南和共识上也做了一些保证。
我们从国内国外的一些研究中也证实了。这是应用鹰瞳Airdoc的筛查软件，在上海一个社区医疗中心，通过彩色眼底照片看对糖尿病视网膜病变的筛查分级管理的准确性，大家可以看到AUC能到0.，也就是说95%的准确度，所以糖尿病视网膜病变的筛查在社区完全能够达到一个非常好的结果。
通过筛查还能够帮我们对糖尿病视网膜病变的严重程度进行很好的分级。
对糖尿病视网膜病变的预后也能够进行很好的评估。通过彩色眼底照片可以帮我们预测这个人未来通过干预以后，他的预后怎么样，准确度能够到96%。
我们还可以对一些普通的糖尿病病人，还没有眼底改变的，通过眼底照片和糖尿病的全身健康管理结合起来，也可以帮我们来预测两年以后得糖尿病视网膜病变的风险，准确度也有80%。所以还是很有意思的。
而且也可以帮我们来预测*斑水肿。糖尿病视网膜病变影响视力最严重的一个原因就是糖尿病*斑水肿，我们通过一个彩色眼底照片就可以了解他会不会得*斑水肿，会不会对视力有明显影响。
我们现在有一些药物来治疗，患者对治疗的反应怎么样，其实通过彩色眼底照片，人工智能都能够帮我们预测。
所以通过彩色眼底照片，通过人工智能，就可以帮我们对糖尿病视网膜病变进行早期筛查、早期干预，进行危险因素以及治疗敏感性预测。
这次在疫情情况下人工智能的作用更加凸显，借助人工智能的糖尿病视网膜病变管理，医院那么多，我们通过彩色眼底照片就可以帮助病人管理好我们的糖尿病视网膜病变。
现在随着人工智能的发展，数据量积累得越来越多，我们的准确性越来越高。
人工智能为什么能够发展到今天，是因为人工智能的专家们给我们研究了越来越好的算法。
领先的算法是“聪明的学生”，我们有相当多“优秀的老师”来标注，专家就是我们优秀的老师。另外我们有准确标注的数据，也就是说我们的教材越来越优秀，更重要的是我们有大量的习题，像今天爱康发布的万的数据量，我们的数据量越来越多，现在已经有两千万的数据量练习，有大量的练习，优秀的教材，优秀的老师，聪明的学生，所以使人工智能助力彩色眼底照片应用于眼健康和全身健康的管理成为可能。
当然它还不能取代眼科医生，因为还需要眼科专家去标注，还需要我们眼科医生通过临床研究，通过大数据研究来教会人工智能，来发挥人工智能对健康管理的作用。
其实眼科领域里除了疾病筛查之外，还有很多领域都需要人工智能。包括辅助诊断、影像、疾病预测、药品研发、医院管理，其实都需要。
所以有了人工智能，它可以让我们真正做到全流程、全生命周期的眼健康管理和全身健康管理，我相信人工智能结合彩色眼底照片对于眼病的早期筛查，早期发现会发挥重要的作用。
人工智能对于我们最常见的致盲性眼病，糖尿病视网膜病变的筛查、分级、预测和治疗评估已经发挥了重要的作用。所以说借助于人工智能的彩色眼底照片是真正的能够发挥眼睛对全身健康的作用。
所以在这里，我也呼吁：眼睛是需要年检的，每年一张彩色眼底照片可以让我们很好的早期发现眼病，早期发现全身病。眼底一张照，眼病早知道！谢谢大家！