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在人類與疾病的戰(zhàn)斗中，治療與預防同等重要。但醫(yī)院里漫長的等待、工作的快節(jié)奏、生活的壓力等等都給了現(xiàn)代人太多的制約。而今，一位可以隨叫隨到，從不疲憊，甚至診斷準確度高且穩(wěn)定的“超能醫(yī)生”正在打破這些束縛，患者甚至可以足不出戶，只需上傳特定要求的照片，就可以完成診斷，整個過程不需要專業(yè)醫(yī)生的參與，不受時間場合的限制。

就在這一周，美國食品及藥品監(jiān)督管理局（FDA）批準通過了首個應用于一線醫(yī)療的自主式人工智能診斷設備，這款叫做 IDx-DR 的軟件程序由IDx公司研發(fā)，可以在無專業(yè)醫(yī)生參與的情況下，通過查看視網(wǎng)膜照片對糖尿病性視網(wǎng)膜病變進行診斷。IDx-DR類AI產(chǎn)品的批準通過，可以使普通人更方便自主的完成常規(guī)診斷，同時極大的節(jié)約了社會成本，至此，AI 診斷爆炸時代已然來臨。這同樣也是 AI 應用的一大里程碑式成績。

“被 FDA 認定為‘突破型設備’（breakthrough device），不僅是對 IDx-DR 價值的肯定，也堅定了我們長久以來的信念，” IDx 創(chuàng)始人兼總裁 Michael Abràmoff 博士說到，“太多的人因為沒有及時診斷而導致失明，這樣一種高效、高性價比的方法可以說是眾望所歸。”

甜蜜的憂傷

并非所有的疾病都如疾風驟雨般現(xiàn)身，此刻，也許有的疾病正在悄無聲息的吞噬著我們的感官。假裝溫柔，實則殘忍，有的惡魔如溫水煮青蛙一般，偷走我們的健康，等到發(fā)覺卻為時晚矣，而糖尿病性視網(wǎng)膜病變就是這樣的疾病。

我們都知道，糖尿病是一種代謝類疾病，患者表現(xiàn)為血糖長時間高于標準值，如果不能及時控制治療，最終會引發(fā)一系列癥狀，包括頭痛、肌肉無力、傷口愈合緩慢等，其中視網(wǎng)膜病變就是最常見且嚴重的并發(fā)癥之一。

在人的眼球后部有一層薄薄的細胞層，便是視網(wǎng)膜，也稱視衣。感光層由視桿細胞和視錐細胞組成，他們感受光，并將光轉化為神經(jīng)信號進行傳遞。

糖尿病會引起視網(wǎng)膜毛細血管壁損傷，加之血液呈高凝狀態(tài)，易造成血栓和血淤，甚至血管破裂，最終無法為視網(wǎng)膜細胞提供營養(yǎng)，導致病變，甚至失明。如今，糖尿病視網(wǎng)膜病變已成為僅次于老年性視網(wǎng)膜變性之后的四大致盲因素之一。

在美國，如今有超過 3000 萬人患有糖尿病，其中每年約有 2.4 萬人因為糖尿病導致的視網(wǎng)膜病變而失明。但看似來勢洶洶的眼病并非無藥可醫(yī)，如果發(fā)現(xiàn)及時并治療得當，大部分的眼病都可以有效避免或延緩。

但并不是每個人都如此“幸運”，在美國，只有大約一半的糖尿病患者會進行常規(guī)的視力檢查，而即使有條件進行預約，通常也需要經(jīng)過數(shù)周或數(shù)月才能見到?？漆t(yī)生。

而今，IDx-DR 將要取代眼科醫(yī)生，使隨時隨地的診斷成為可能。

真正的AI醫(yī)生

與預約真人醫(yī)生相比，IDx-DR 真的是太方便簡單了，只需要護士或者醫(yī)生通過使用特殊的視網(wǎng)膜照相機拍下患者的視網(wǎng)膜照片，隨后按照 IDx-DR 軟件的指示上傳圖像，并確定圖像的質量是否足夠獲得分析結果。如果圖像合格，軟件將自動分析（無須專業(yè)醫(yī)生參與）患者是否患有糖尿病性視網(wǎng)膜病變，并將根據(jù)結果診斷并決策后續(xù)治療。

在前期的臨床試驗中，通過對 10 個主要治療地點的 900 名患者的視網(wǎng)膜照片進行分析，IDx-DR 正確檢測到糖尿病性視網(wǎng)膜病變的準確率為 87％，正確識別沒有發(fā)病患者的準確率為 90%。

這短短幾小時的診斷，IDx 卻整整走了21年。IDx 是一家專注于開發(fā)臨床自主診斷算法的公司，但純粹的人工智能讓 FDA 感到不安，因而單就和 FDA 在如何評估系統(tǒng)并確保其準確性和安全性方面的溝通，IDx就花了7年。

同時為了讓產(chǎn)品更好的接近普通患者，公司也做了其他必要的調(diào)整，比如前文提到的圖像質量判斷組件，就是權衡之后的結果?！芭臄z視網(wǎng)膜圖像并不容易，”Abramoff表示，“該算法會告訴操作員是否需要重新拍攝，或者圖像滿足要求。這看起來是個細枝末節(jié)，卻十分重要?！?/span>

萬事俱備，臨床試驗必不可少。為了證明 IDx-DR 的精準性，一場AI與資深?？漆t(yī)生之間的“決斗”避無可避。在開始診斷之前，IDx-DR 開始了它的“吸星大法”—— 用 4 個小時讀取了超過 100 萬張眼部照片，用以學習糖尿病性視網(wǎng)膜病變的癥狀。

圖 丨IDx創(chuàng)始人兼總裁Michael Abràmoff

隨后 IDx-DR 重讀了800余份由3名專業(yè)醫(yī)生診斷的病理，最終診斷為患有糖尿病性視網(wǎng)膜病變的準確度高于85%，有輕微癥狀或健康的準確度高于 82.5%，相關結果 IDx 在 2018 年 2 月美國加州舉辦的黃斑學會年會上進行了展示。

不僅如此， IDx 公司還開發(fā)了用于檢測黃斑變性、阿爾茨海默病、心血管疾病和中風風險的算法，AI 診斷的風正在愈刮愈烈。

引爆AI診斷

事實上，從今年 2 月起，F(xiàn)DA 就表現(xiàn)出了全面放開 AI 診斷決策支持系統(tǒng)的勢頭。

顧名思義，診斷決策支持系統(tǒng)是設計用來輔助醫(yī)生在診斷時進行決策的支持系統(tǒng)。這種主動的知識系統(tǒng)通過病患至少兩種以上的數(shù)據(jù)進行分析，為醫(yī)生給出診斷建議。醫(yī)生再結合自己的專業(yè)判斷，從而使診斷更快更精準。

 2月，F(xiàn)DA 批準通過了 Viz.AI 針對中風的 AI 診斷軟件 ContaCT，該軟件能夠對患者發(fā)生中風的風險進行判斷，如發(fā)現(xiàn)可疑的大血管阻塞，該軟件會分析計算機斷層掃描（CT）結果并通知神經(jīng)血管專家。因為專家仍舊需要在平臺上進行進一步的診斷，所以 ContaCT 并未完全取代專業(yè)醫(yī)生。

同時關于心臟病、癌癥、兒童自閉癥等疾病的診斷算法也在近年全面開花，可以預見，未來幾年內(nèi)將會有大量人工智能診斷系統(tǒng)通過審批，我們將見證 AI 醫(yī)療應用落地的爆炸時代。

相比人類醫(yī)生的十年寒窗，人工智能的學習可能只是數(shù)個小時，而在診斷時間上，差距也同樣懸殊—— 1小時 vs 1分鐘。在同樣甚至更高的準確度，或同樣或更低廉的價格面前，人類醫(yī)生和 AI，你會選擇哪一個？