中國網訊（張洪傑）過去兩年，大大小小的醫療AI企業層出不窮，但當愛爾眼科推出遠端智慧閱片平臺——“目鄰”時，許多人還是感到了意外。在國內以傳統醫院身份主導AI産品開發的，愛爾眼科似乎是頭一家。

作為“目鄰”項目的主導者，眼底病專家唐仕波教授同樣是一個特殊的存在。主任醫師、二級教授、博士生導師、國家傑出青年基金獲得者、國務院特殊津貼獲得者、德國洪堡基金獲得者、衛生部有突出貢獻中青年專家、千百十工程國家級學科帶頭人、衛生部德育先進工作者，美國視網膜專家學會成員……他身上有著太多的榮譽和標簽。

早在2012年8月，唐仕波教授就已經加盟愛爾眼科。2013年愛爾眼科與中南大學聯合創辦我國首個專業眼科學院，唐仕波正式出任中南大學愛爾眼科學院院長，並兼任愛爾眼科集團的總院長。

對於“目鄰”這款眼底AI平臺而言，愛爾眼科既是開發者也是使用者。作為“目鄰”項目的主導者，唐仕波教授則身兼醫生、老師和醫院管理者三重身份。透過這些不同的身份和視角，唐仕波教授對於醫療AI會有怎樣不同的看法呢？帶著這些疑問，雷鋒網AI掘金志在深圳愛爾眼科醫院對他進行了一次專訪。

準確率穩步攀升

愛爾眼科在人工智慧領域的佈局始於2016年1月，由其投資的兩家公司極視互聯和晉弘科技負責具體的産品開發。其中極視互聯負責開發和運營閱片平臺，晉弘科技提供眼底相機設備生産以及人工智慧模型，愛爾眼科則通過分佈全國的幾百家醫院為平臺提供眼底照片進行學習。

愛爾眼科佈局眼底AI的時間並不算早，同樣主打眼底AI的初創公司Airdoc和Bigvision均在2015年就已經成立。但愛爾眼科有著後兩者所沒有的底氣，那就是手握大量眼科數據。

愛爾眼科人工智慧閱片平臺系統最開始從DR(糖尿病性視網膜病變)入手進行研發，2016年1月至當年8月，系統學習了5萬多張眼底照片，經過學習和模型調整，準確率達到82%。

隨後，系統開始辨識AMD(年齡相關性黃斑變性)，再深入學習了4萬多張眼底照片，DR診斷準確率達到93.3%。

2017年7月，愛爾眼科又宣佈和英特爾達成合作。談到這次合作，唐仕波教授表示，“當準確率提升到一定程度後，每提升1%都是非常困難的，不僅考驗演算法工程師的設計與靈性，也對學習數據量要求極高。”

英特爾的加入，將在愛爾眼科已有的人工智慧識別成果基礎上，結合眼科圖像分析處理的特點，從處理器及相關硬體優化的角度，提供定制化的硬體解決方案，進一步提升DR和AMD篩查的準確性和效率，並在未來逐步擴展至如青光眼等其他眼科疾病診斷。

唐仕波教授介紹，目前“目鄰”的DR識別準確率已經超過了95%。

最重要的是惠及大眾

長久以來，準確率一直是醫療AI備受關注又飽受詬病的地方。因為假如有100萬人使用這款産品，按95%的準確率計算，就有5萬人可能被誤診。假陽性尚可接受，畢竟還有醫生把關，假陰性則有可能給患者的生命健康造成威脅，這也是很多醫生不看好醫療AI的原因。

唐仕波教授認為，這個問題應該分兩面看。首先，中國的醫療資源極度不均衡，而且這個局面一時難以扭轉。北上廣深等大城市擁有非常優質的醫療資源，但在廣大基層和鄉村，專業眼科醫生十分短缺。而DR又是高發高風險的疾病，據粗略統計，我國的DR患者已超過2700萬人。各地衛生部門雖然有意願，也組織了不少社區篩查活動，但由於人手短缺並未達到預期的效果。

雷鋒網記者在深圳愛爾眼科醫院見到唐仕波教授時，他正在診室裏耐心地為患者看病。唐教授坦言，目前愛爾眼科的人員也比較欠缺，“我們正致力於培養一大批醫療輔助人員，幫忙做患者教育和患者篩查。”

他認為，在這樣的背景下，即使眼底AI的準確率只有90%也是能夠接受的。如果將它放到基層社區和鄉村，就能幫助患者發現病情並及早治療，這于群體是有益的。“我們應該先考慮惠及廣大群眾，而不是在某一個點上追求高精尖”。

當然，站在個體的角度，這樣的準確率還不夠，需要不斷提升，無限趨近100%。

事實上，即便是最優秀的醫生也無法保證診斷100%準確。醫生與AI的不同在於，醫生出錯了需要擔責任，AI出錯了誰來負責呢？

唐教授認為，隨著AI技術逐步發展成熟，國家自然會出臺相關的政策和標準加以規範。任何事物的發展都需要過程，只有讓醫療AI先發展起來才能披沙揀金，優勝劣汰出真正優秀的産品。只是醫療AI畢竟不同於一般商品，它關乎大眾的生命健康，國家不可能完全放開。如何把握收、放的尺度，非常考驗管理者的智慧。

服務於集團戰略

唐教授介紹，迄今為止“目鄰”已經在天津、長沙和深圳的20多個社區衛生中心落地應用。愛爾眼科派出了專業的工作人員到這些社區衛生中心進行培訓。社區衛生中心的醫務工作者採集眼底相片後上傳到“目鄰”系統，只需要幾秒鐘就能出結果。

“目鄰”給出的結果中包含一個概率值，如果概率值在60%或70%以上，就意味著患DR的概率比較高。社區衛生中心的醫務工作者會建議患者到專業眼科醫院做進一步檢查。

“眼底病變複雜多樣，概率值低於50%的患者眼部可能也有一些病變，但不一定是DR。如果概率值只有不到20%，就説明眼部肯定沒問題”。唐教授對雷鋒網解釋道。

與其他眼底AI公司不同，愛爾眼科不需要擔心“目鄰”的商業化問題，因為愛爾眼科本身就是“目鄰”的使用者。

短期來看，“目鄰”在基層社區篩查出的DR患者可以轉移到附近的愛爾眼科醫院接受治療，直接為後者帶來了客流。

目前愛爾眼科在全國共有200多家醫院，其中歸屬上市公司體系的有70多家。去年4月的股東大會上，愛爾眼科曾表示，到2020年，將佈局1000家縣級醫院。然而，中國的專業眼科醫生嚴重短缺（2012年的一項統計顯示僅有3.14萬名），眼科醫生的培養又無法一蹴而就。可以預見，愛爾眼科的擴張很快就將遭遇人員瓶頸。

唐仕波教授認為，雖然現在AI還無法替代醫生，但它具有自學習能力，能夠整合無數最優秀專家的經驗；未來替代部分鄉鎮醫院、縣級醫院的醫生，或者分擔部分預檢查和術後復查的工作並非沒有可能。甚至不排除最終AI比人類專家更為出色，未來患者找AI看病還要支付“專家費”呢。

唐仕波教授目前在愛爾眼科擔任集團副總裁，作為醫院的管理者，從集團的長遠發展來看，佈局AI無疑是非常必要的。

治標也能治本

“無論AI多麼智慧，人類醫生的溫情始終是它無法替代的”，這是醫生看衰醫療AI時經常提到一個理由。毋庸置疑，在未來很長一段時間裏，AI只能充當醫生的助手。優秀醫生短缺的問題仍然客觀存在，要解決這個問題就必須從源頭——教育入手。

唐仕波教授除了在一線為患者看病，管理集團事務，也從事教學工作。他認為，中國缺的不僅是優秀的醫務工作者，還有優秀的醫務教學工作者。

醫學院裏採用的依然是一個導師帶幾個碩士生/博士生的模式，知識傳播效率有限。假如能夠開發一套AI系統用於醫學教學，讓每個學生都能夠接受一對一個性化的教學，對緩解醫療工作人員短缺絕對大有裨益。

另外，醫學生實習也是一大難題。學生在學校學習的畢竟是理論知識，必須通過臨床實習來增加實操經驗。但病人對實習生往往抱有排斥心理，擔心其水準不夠。這樣一來，就形成了死局。唐教授認為，假如能夠結合AI、AR等先進技術，開發一套實習系統，幫助學生縮短實習期，意義同樣十分重大。