雷鋒網(wǎng)按：目前全球范圍內(nèi)大約有4.5億的糖尿病患者，單是中國(guó)就有1.1億左右，而糖尿病視網(wǎng)膜病變致盲問(wèn)題也愈發(fā)受到人們的關(guān)注。

據(jù)悉，只要在發(fā)病初期定期進(jìn)行眼底檢查，失明風(fēng)險(xiǎn)可下降94.4%，但由于眼底病灶微小，部分醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)不足等原因，使得診斷中可能出現(xiàn)漏診、誤診的情況，因此，借助AI輔助診斷是未來(lái)的一大趨勢(shì)。

作為科技領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，Google在眼底影像方向也有著不少研究。

Google醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品經(jīng)理Lily Peng談到，她們團(tuán)隊(duì)從糖網(wǎng)病眼底篩查切入，其重要原因是發(fā)現(xiàn)印度有45%的糖尿病患者出現(xiàn)視力下降的情況，而整個(gè)印度卻存在12萬(wàn)名眼科醫(yī)生的缺口。因?yàn)镚oogle欲利用AI技術(shù)緩解這一現(xiàn)象。

為此，Lily Peng團(tuán)隊(duì)通過(guò)與印度和美國(guó)的醫(yī)生密切合作，創(chuàng)建了一個(gè)包含12.8萬(wàn)張眼底掃描圖片的數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且進(jìn)行了88萬(wàn)次診斷和不同分級(jí)。經(jīng)訓(xùn)練后的模型可自動(dòng)篩選疑似病變的眼底掃描圖，醫(yī)生可通過(guò)該工具輔助病情診斷。

Lily Peng指出，現(xiàn)在Google已與美國(guó)藥監(jiān)局達(dá)成合作，同時(shí)完成部分臨床實(shí)驗(yàn)和具體效果研究，實(shí)驗(yàn)成果深受眼科醫(yī)生的喜愛(ài)。

“雖然目前算法表現(xiàn)非常好，但還需要部署大量工作。我們意識(shí)到如果要讓算法發(fā)揮出更大作用的話(huà)，從源頭上講，首先要有不錯(cuò)的成像質(zhì)量，拿到高質(zhì)量的影像數(shù)據(jù)后，才能更好地做標(biāo)注、訓(xùn)練和篩查。因此硬件本身也是一個(gè)門(mén)檻。針對(duì)這一問(wèn)題我們與生命科學(xué)公司合作，同器械商共同研究軟硬件，以便達(dá)到更好的訓(xùn)練和篩查效果?！?/p>

在問(wèn)到Google與醫(yī)院的合作形式時(shí)，Lily Peng談到雙方的合作是由醫(yī)院來(lái)主導(dǎo)研究方向。

“通常情況下，醫(yī)院方會(huì)把他們的需求問(wèn)題告知我們。與印度醫(yī)院之間的合作，我們當(dāng)時(shí)恰好發(fā)現(xiàn)有相關(guān)的算法方案能夠幫助他們解決問(wèn)題?！?/p>

合作期，Google會(huì)專(zhuān)門(mén)為醫(yī)院打造一些可輔助醫(yī)生用于臨床測(cè)試和臨床驗(yàn)證的工具，同時(shí)也會(huì)對(duì)這些醫(yī)院的工作人員進(jìn)行算法和工具使用培訓(xùn)，讓他們懂得病患進(jìn)行治療過(guò)程中，如何有效利用人工智能進(jìn)行綜合治療。

眾所周知，整個(gè)行業(yè)的醫(yī)療AI產(chǎn)品化都會(huì)面臨一個(gè)無(wú)法回避的問(wèn)題：要想從實(shí)驗(yàn)研究項(xiàng)目到臨床使用，是一個(gè)較為漫長(zhǎng)且復(fù)雜的過(guò)程。

在這一問(wèn)題上，Google也不例外，Lily Peng說(shuō)道：“打磨“工具”固然重要，但它只是冰山一角。中國(guó)平均每個(gè)醫(yī)生一天要看100多病人，而美國(guó)只有20個(gè)左右，以國(guó)內(nèi)醫(yī)療環(huán)境為例，這其中還需有大量配套工作才能保證這些算法能夠在臨床環(huán)境下應(yīng)用。醫(yī)學(xué)AI產(chǎn)品沒(méi)有做到很完美，往往負(fù)面效果比正面效果更大?！?/p>

把醫(yī)學(xué)產(chǎn)品帶到醫(yī)生手中，讓他們用起來(lái)主要保證三點(diǎn)：

• 安全性：醫(yī)學(xué)AI產(chǎn)品首先要進(jìn)行臨床測(cè)試，證明它的安全性、有效性，得到臨床驗(yàn)證后，大家才知道這個(gè)產(chǎn)品可以用。

• 建立醫(yī)生和解決方案研究者之間的互信：一家技術(shù)公司打造的醫(yī)學(xué)解決方案性能表現(xiàn)很好，但不代表醫(yī)院、醫(yī)生就足夠相信它。醫(yī)生通過(guò)人工智能給病患做檢查，在解讀結(jié)果時(shí)不僅要告訴病人得了什么病、要預(yù)防哪些事項(xiàng)，還需要知道AI背后的東西。因此研究員們需要?jiǎng)?chuàng)建一套方法論，給醫(yī)生們解釋清楚算法得出診斷結(jié)果的工作原理是什么？能不能呈現(xiàn)出可視化的熱力圖供醫(yī)生參考？具體細(xì)化到哪一塊像素有問(wèn)題？唯獨(dú)這樣才能使醫(yī)生能更權(quán)威、更專(zhuān)業(yè)地跟患者進(jìn)行解釋?zhuān)瑥亩禹樌貐f(xié)助醫(yī)生做決策。

• 用戶(hù)體驗(yàn)：Google一直恪守以用戶(hù)為導(dǎo)向的設(shè)計(jì)原則，醫(yī)學(xué)產(chǎn)品也如此。

Google從醫(yī)生（用戶(hù)）角度出發(fā)，為醫(yī)生提供一個(gè)端到端的設(shè)計(jì)和解決方案，使他們的工作變得更加順暢。但前提是確保打造的解決方案不會(huì)干擾醫(yī)生現(xiàn)有的工作，而是能夠無(wú)縫嵌入到他的工作流程，融合到醫(yī)生總體的解決框架當(dāng)中。

為此，Google不斷與解決方案的直接使用者進(jìn)行溝通，了解他們的需求，了解醫(yī)生在操作過(guò)程中的使用習(xí)慣。除了影像科醫(yī)生外，還要了解護(hù)士、護(hù)理人員以及所有跟解決方案間接打交道的人的需求和痛點(diǎn)所在，以多維度用戶(hù)為導(dǎo)向進(jìn)行設(shè)計(jì)。

除此之外，產(chǎn)品和UI交互越簡(jiǎn)潔越好，這樣不僅方便醫(yī)生使用，也可減輕信息化工程團(tuán)隊(duì)的任務(wù)。

最后，Lily Peng說(shuō)到人工智能時(shí)代是一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)代，把醫(yī)學(xué)與AI結(jié)合起來(lái)，可讓更完美的醫(yī)學(xué)方案落地到臨床，從而幫助到更多醫(yī)生和患者。

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