近些年，人工智能作为眼底病研究的一大热点，在眼底疾病如DR、AMD等的筛查和检测方面已有众多研究成果。AI作为医生的辅助诊断助手，既可以有效帮助医生提升临床效率与医疗服务质量，也可以帮助无眼底知识基础的医生（例如：体检、基层医院、内分泌科等），通过AI完成筛查、初步诊断、转诊专科处理等工作。那么，AI在未来究竟如何帮助我们呢？8月16日，致远慧图联合拜耳举办的BCVA大咖双周谈特别企划“以AI，知明读片会”给你答案！

北京协和医院眼科专家代表担任此次活动的评委嘉宾，致远慧图为活动全程AI技术支持方。参赛的专家以及青年医师，他们分别是来自：北京医院眼科卢颖毅教授、中山大学中山眼科中心丁小燕教授、青岛眼科医院徐海峰教授、中南大学湘雅二医院罗静教授以及首都医科大学附属北京中医医院武燕医生、中山大学中山眼科中心孙立梅医生、青岛眼科医院郝相慧医生、中南大学湘雅二医院周亮医生。

青年医师在AI的辅助下阅片能力是怎样赶超专家医师的？AI又是如何带给眼科医疗更多的可能性？让我们一起来看看：

初赛环节，由青年组无AI辅助与专家组在2小时内完成100张眼底彩照的诊断。从赛后结果来看，专家组的阅片速度以及一致率远远高于青年组医师，这也是个预料之中的结果，青年医师还需要不断学习，提高诊断能力。

左边界面为AI+青年组阅片场景

右边界面为专家组阅片场景

对抗赛开始，青年组在AI辅助下与专家组15分钟内对200张眼底彩照进行诊断，我们可以清晰的看到左边界面不断翻页分析中，AI+青年医师组用时9分半完成了200张眼底彩照的诊断，阅片的速度以及准确率几乎媲美专家组医师。

青年组医师在AI的协助下，阅片速度赶超专家组医师，平均不到6秒读完一张片子。

青年医师在AI的辅助下，一致率从原来的0.7大幅提升到0.91。

综合对比结果，从上图可以清晰的看到，AI独立阅片的速度在120张/分钟左右，青年医师在AI的辅助下阅片速度以及一致率基本赶上专家组水平。

活动中，陈有信教授发表以《疫情下的思考：AI及5G技术与未来眼科诊疗》为主题的演讲，对于目前看病难、看病贵、医疗资源分配不均等突出问题提出解决方案，唯有多做（加强培训，培养基层医生），唯有创新（通过技术手段，提高目前体系效率，人工智能大有可为）。同时也介绍了北京协和医院目前在AI眼科方向的应用与探索。陈有信教授作为国内眼科AI研究的先行者，在北京市科学技术委员会项目支持下的成果很多，带领的团队获得中国医学科学院医学创新工程人工智能科技先导“中国糖尿病视网膜病变人工智能眼底图像标准数据库的建立”课题资助，为目前眼科糖网筛查AI产品提供统一的评价参考标准。

目前，致远慧图在眼科AI方面已形成完整的服务系统，从筛查-诊断-治疗-随诊形成一个完整闭环的服务流程，多模态、多病种影像处理，基于眼底彩照完成糖尿病视网膜病变分级与病灶检测和圈注；抗VEGF的OCT预后预测，将有效帮助湿性年龄相关性黄斑变性（wAMD）患者治疗过程中的临床决策，这些都将AI在眼科领域的应用推向一个个新的高潮！

更值得一提的是，致远慧图多病种眼底影像辅助诊断软件通过《创新医疗器械特别审查程序》审批（第三类），基于眼底彩照完成对眼底近20多种疾病的辅助诊断，每个病种的灵敏度、特异度大于90%，独立阅片的情况下，可以达到120张/分钟左右。就像陈主任在比赛环节所说，患者眼底往往不止一种病症，他可能是多种眼底病交织在一起的复杂情况，这时候多病种眼底AI对于疾病的筛查就更加全面而准确，进一步提高了眼底病的诊断效率。

致远慧图人工智能技术，辅助眼科科室提升诊断效率、有效缓解医生工作强度，帮助眼科医生不断在临床科研教学上实现能力提升 ；同时帮助青年医师甚至0经验医师直接获得相关疾病的临床诊断能力，更好、更快、更准的为患者提供诊疗服务，以技术创新去平衡医疗资源分配不均的现状，让基层医疗机构也可以有效服务患者，真正实现“强基层”的分级诊疗目标。

下面，让我们一起来听一听参与本次活动的医生感受：有的专家表示AI的诊断速度真的非常快，有的年轻医生表示，在AI的辅助下，自己的判断速度以及准确率有明显的提高……点击下方视频，观看完整过程：

此次“人机协同读片对抗赛”也再次验证了AI在眼科领域的应用是革命性的创新，致远慧图不断探索、突破壁垒，用高新科技成果为社会解决实际问题！