得人工智能者，主宰世界——刘奕志教授谈先天性白内障的人工智能诊断与决策

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先天性白内障临床表型多样、治疗方案有争议、术后并发症发生率高、预后差强人意，属于难治性眼病，需要有丰富经验的专科医生诊断。但高水平的眼科专科医师缺乏，因其成长周期长，集中在大型医疗机构，基层医生难以积累疑难病例诊治经验。但网络通讯和人工智能的发展，使优质医疗资源的拓展和辐射成为可能。

先天性白内障与老年性白内障是不一样的，难治，存在许多争议

近来人工智能引爆研究热潮，比如人工智能（阿法狗）在围棋方面已超越人脑，那么人工智能可否成为高水平医生诊断和决策先天性白内障？

人机PK

受此启发，刘奕志教授团队建立了“先天性白内障人工智能诊断平台”，这个程序建立了之后已经在临床上应用，并在Nature Biomedical Engineering上发表。

眼科领域的Alphago——先天性白内障人工智能（AI）平台

文章于2017年2月发表在NatureBiomedical Engineering上

下面听听刘奕志教授怎么讲！以下内容来自2018年第十二届中国医师协会眼科医师分会年会中山大学中山眼科中心刘奕志教授的演讲。

雄起

阿法狗成为顶尖棋手，离不开这4个步骤：

1、棋谱收集（大数据收集）：收集所有最顶尖高手的对弈，输入电脑，研究下赢的每一步；

2、对弈解析（深度学习）：研究赢棋最好的概率；

3、内部测试（验证改进）；

4、实战验证 （人机大战）。

诊断先天性白内障的程序，思路也是一样的：

通过开发一个人工智能程序，模拟人脑，对中山眼科中心大量的先天性白内障临床资源和图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性，经过验证已达到资深眼科专家的水平。将该程序嵌入到云平台，基层医生或患者通过访问云平台并上传图片，即可方便获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案，体现了人工智能的优势。

眼科医生可通过各种类型先天性白内障裂隙灯眼前段照片数据达到90%的准确诊断，具体步骤如下：

1、大数据收集：建立全球共享的先天性白内障诊疗平台

建立临床大样本数据库，统一诊疗标准，全球共享； 请专家标记图片，给出诊疗建议（晶体混浊面积、密度、位置）；

2、深度学习：对数据库图片进行分析、学习

经过AI训练（术前眼部图片及治疗方案）、AI模型调试与改进，形成独立的人工智能白内障诊疗程序；

3、验证改进：实景模拟展现人工智能诊断高精度

4、临床验证：诊断吻合率达专家级水平

通过专家团制定测试题模拟验证，与真正临床的专家来比对，直到程序能达到90%以上吻合率，获得相当于资深医生的诊疗意见。

广州中山眼科中心已推出“全球首个人工智能门诊”，AI云平台在广东省65家基层医院启动，为基层医生和患者提供协助诊疗服务。人工智能机器人可自动识别是否先天性白内障、自动判定是否需要手术，已为3000余位白内障患儿提供诊断和决策，取得理想效果。

云平台诊疗流程图

广东省65家基层医院启动

人工智能辅助诊断前景广阔，同期也出现医生快速诊断的好助手、诊断眼病的“电子鹰眼。

刘教授表示，人工智能诊疗技术已成为医学研究和应用的热点，在眼科领域还有发掘的空间，比如拓展青光眼、角膜病、糖网等眼病的早期诊疗，研发和应用眼科智能手术机器人未来可期。但还有很长的路要走，需要医生和计算机的专家通力合作解决问题，一起携手将大量数据资源与迁移想法融入人工智能创新的洪流中，让更多的眼科患者受益！