关于air医生我想说布局人工智能医疗,参天公司携手鹰瞳Airdoc助力提升基层眼科医生诊疗水平

社会民生 · 2021-11-21

资料来源:中国青年网

三川和鹰瞳Airdoc战略合作协议合同现场

资源不足,基层眼病诊断率亟待提高

随着我国经济的发展,人口老龄化和生活习惯的变化,年龄相关眼病、代谢相关眼病日益突出,已经成为中国主要的失明性眼病。其中糖尿病视网膜病变、病理性近视、青光眼、老年黄斑变性、白内障等的患病率持续升高。

以青光眼为例,它是世界上第一种不可逆性眼病。相关数据显示,近年来我国青光眼患者人数持续增加,2020年患者人数接近2200万人,占全球1/4,其中失明人数将超过1/4。青光眼的早期诊断很困难。由于发病,早期很难发现,这也被称为“偷光贼”,一旦生病,会严重影响患者的身心健康和生活质量。

对于眼科疾病,早期发现、早期诊断、早期治疗是预防眼疾失明的关键。为了引起青光眼等失明的早期诊疗,不仅需要依靠医生的专业水平,还需要准确有效的检查设备辅助诊断。但是,我国眼科面临着医生资源不足、分布不均的挑战。据国家卫健委数据显示,目前我国只有4.48万多名眼科医生,大多数眼科医生在一二线城市、三四线城市的专科医生特别缺乏。因此,青光眼等失明症的高发病率、高失明率和诊断水平不高之间的差距迫切需要新的技术。

强强联手,帮助科学技术探索普惠医疗

视网膜是人体中唯一能以无创方式直接观察血管和神经的部位。通过视网膜图像可以判断患者是否患有青光眼或其他多种眼底疾病、全身性疾病。因此,以眼底照片为基础的检查手段是糖网、青光眼等眼部疾病检查的重要方式。在此基础上,人工智能深度学习技术可以汇集知名眼科专家的智慧和经验,克服地理限制,实现优质医疗资源的下沉,服务更多患者。

此次参天和鹰眼Airdoc致力于提供高效便捷的解决方案,以缓解这一现实困境:人工智能视网膜检测技术和便携式眼底相机的普及应用程序。辅助基层医生提高眼部疾病诊断的效率和质量。

此次战略合作使用鹰眼Airdoc视网膜拍摄硬件设备,操作简单,全科医生或护士只需经过简单训练即可收集视频。同时,基于视网膜图像人工智能识别的早期检测、辅助诊断和健康风险评估解决方案可以通过视网膜快速、无创地发现早期健康风险因素,辅助医生高效、顽固的眼底疾病评估,对基层地区青光眼等眼疾风险的早期发现、早期干预和早期治疗有很大的促进作用。

使用现场演示便携式眼底照相机设备

神田公司将充分发挥在眼科领域积累的丰富经验和广泛渠道,向全国医疗机构相关部门推广和销售便携式眼底相机,为我国初级医疗系统提供准确、优秀、价格低廉、有保障的眼底检查设备和支持解决方案。

在发布会上,三千中国区董事长山田表示:“人工智能技术、富能、医疗成像行业反复出现,三千通过此次合作,大规模推广人工智能传感设备,在眼科领域实现智能技术的覆盖和应用,是对“眼科AI”的创新实践。”这既符合参天“社会创新者”企业的新愿景,又能真正帮助中国眼科生态系统的发展。“山田还表示,将在三川新建“医疗健康科学技术部”,进一步丰富中国产品和业务结构,为中国眼科患者提供更全面的解决方案。

神田中国区总经理山田贵讲话。

鹰眼Airdoc创始人大雷也表示:“鹰眼Airdoc与参天的合作不仅是优势的补充,也是理念的融合。”鹰眼Airdoc的使命是“健康无处不在”,将智能技术转化为规模化的现实应用,创造社会价值。此次合作将结合眼科领域专业公司参天的普及网络,引导人工智能视网膜检测进入更多实际应用场景,普及普通大众,为广大医生和患者提供服务。通过正确诊断草根的应用,双方将推进眼病的早期诊断,共建变革性的智能医疗模式,最终实现系统性创新。” ”

老鹰、瞳孔、IDO创始人张磊讲话。

专家们热衷于AI如何提供高效的医疗服务

近年来,医学影像AI领域发展迅速,尤其是眼底影像AI领域得到业界和学术界的广泛认可。《中国青光眼指南(2020年)》指出,随着我国科学技术的发展和进步,随着人工智能和5G技术的成熟,进行包括青光眼在内的综合眼底检查将成为未来相对经济的新检查模式。

在发布会上,首都医科大学附属北京同仁医院眼科王宁利教授高度评价了人工智能视网膜风险评估对提高全国基层眼病就诊率的意义。“通过促进眼部疾病预防,特别是基层预防失明、减少失明,是我国公共卫生的大目标。人工智能技术带来的医疗影像行业智能的迭代将更好地提供基层医疗,实现我们朝着目标的前进。”

复旦大学附属眼耳鼻喉科医院孙兴会教授表示:“中国医学AI的发展非常蓬勃,引领着我国现有医疗模式的创新。”积极构建数字化、智能化的人工智能检测系统,广泛应用,可以提高基层医疗机构进行疾病检测和诊疗跟踪的效率,弥补专业人才的不足。” ”

中山大学中山眼科中心林浩振教授在眼科医学上提出了对人工智能的期待。“参天和鹰洞Airdoc的合作将充分发挥新技术、新产品的创新优势。双方整合医疗行业信息化经验、技术力量和应用网络,为多层次医疗机构人工智能医疗影像规模化和可持续发展提供有益参考。”

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