布局医疗AI生态，我们怎样落子？

医学AI的热潮翻涌两年之后，智能眼部筛查系统已经算不上新鲜事物，许多医疗AI企业都推出过类似的产品。平安医疗科技（前身为平安科技旗下智能医疗平台）这套系统的特别之处在于，它是围绕三维OCT图像开发的。

相比眼部筛查常用的二维眼底彩照，OCT图像质量更高，诊断效果也更加出色。而且OCT的筛查范围比眼底彩照更加广泛，除了糖网还能覆盖老年黄斑变性、病理性高度近视眼、青光眼等几乎所有眼底疾病。据平安科技首席医疗科学家谢国彤介绍，平安医疗科技的这套系统目前已经能够识别出18种不同病变。

据了解，这套智能眼部筛查系统是由平安医疗科技与Optovue美国光视联合打造的。基于平安科技的深度学习技术，这套系统的糖网识别准确率已经达到了98.5%。

14日至15日上午，共有126名观众在平安科技的展台体验了OCT智能眼部筛查，从开始检查到扫码获得智能筛查报告平均只需要3分钟。最后，系统筛查出了5例阳性患者，其中4例为视网膜低反射，1例为非急性黄斑区前膜。

这套系统之所以性能如此出众，很重要的一个原因在于，平安科技在模型训练过程中使用了生成对抗网络（GAN）技术。谢国彤介绍，医学AI模型需要用大量标记好的数据进行训练，但任何项目都需要经历数据由少到多的过程。而且数据集里不可避免有些病变数据量多，有些病变数据量少，即数据集不均衡。用这样的数据集训练模型，效果通常比较差。

为了解决这个问题，平安科技尝试用GAN网络生成稀缺的病变数据。谢国彤介绍，这种方法使得平安只需要少量数据就可以开始训练模型，后续随着数据量增加再快速迭代，最后让模型的泛化性有了很大提升。

通过类似的技术，平安科技共开发了40种影像模型，覆盖了放射、病理和视网膜三大类影像。目前这些模型已经在上百家公立医院落地使用，每天有接近两万张图片上传。

除了以OCT智能眼部筛查为代表的智能影像筛查辅助诊断系统，此次高交会平安医疗科技还展示了智能疾病风险预测、智能质量控制云平台、智能疾病临床决策支持系统CDSS三大解决方案，覆盖了从诊前、诊中到诊后的各个医疗环节。

其中，智能疾病风险预测已经在重庆、深圳两市落地应用，可以提前一周预测传染病的发生情况，流感和手足口病预测模型的准确率均达到86%以上，高发季预测准确率高达90%以上。在年初的一次深圳市流感预测监控中，平安的AI模型提前一周预测了流感活跃趋势，有效帮助了深圳市防控疫情爆发。

这两年国内涌现出了大量医疗AI创业公司，但大部分公司的产品仍然停留在科研阶段，没能真正落地。谢国彤指出，这些公司探索的只是医疗链条其中一环上很小的一个点——比如肺结节筛查，对医疗行业的帮助有限。很多医生表示，他们日常工作时基本不用这类产品。因为肺部CT能反映的病变种类很多，除了肺结节还有肺气肿、肺炎等。肺结节筛查AI阅片之后，医生还要看影像中是否包含其他病变，实质上效率并没有提高。

平安科技打造医疗AI的思路是覆盖全病种和全医疗流程。人类疾病多如星辰，任何一家企业都不可能穷尽，因此平安科技希望借助平安云的生态优势打造一个医疗领域的iOS。“OCT智能眼部筛查就像这个iOS中的原生APP，平安未来会在应用中不断打磨平台，通过投资、合作等形式引入更多的‘开发者’，共同构建医疗AI生态。

（编辑：核心网）

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