分析眼科AI的真实现状

大会由广东省医师协会眼科分会、中国医药教育协会智能医学专委全国智能眼科学组主办，中山大学中山眼科中心、广东省医师协会眼科医师分会青年委员会、广东省眼科诊断与治疗创新工程技术研究中心承办。 

本届大会以“Eye+AI”为主题，共设置70多个大会报告，内容涵盖眼角膜病、白内障、青光眼、眼底病、视光学、以及人工智能、生物大数据、新型成像技术在眼科的新进展等诸多热点研究领域，邀请来自海内外知名眼科专家及人工智能领域的知名学者，旨在全方位解读眼科专业诊疗技术最新发展趋势，分享眼科与人工智能结合的研究成果，探讨“Eye+AI“的未来发展方向。

主论坛前一天，12位嘉宾从AI技术与眼科实践出发，分别做了大会报告。第一环节由中科院计算所赵地、山西省眼科医院张光华、湖州师范学院吴茂念担任主持。  

大会开始，同济大学附属同济医院眼科主任毕燕龙做了开场报告《深度学习引领人工智能技术在眼科学领域的发展》。

毕燕龙分别从医学人工智能白皮书要点、融合深度学习的人工智能技术、深度学习技术在眼科学中的应用、深度学习技术在眼科学应用中潜在的挑战展开讲述。

毕燕龙谈到，随着AI技术的发展，它将为诊前、诊中、诊后全流程赋能。

如在诊前端，AI可进行预防、筛查、分诊；诊中端，可进行临床诊断、医技、临床治疗、住院；诊后端，可实现康复护理、愈后关怀，提升服务质量、节约医疗成本、高效医院运营管理、实现医疗服务线上线下一体化、医师培训、教学。

随后，他指出，临床辅助决策系统未来在基层医院与三甲医院应用前景广泛，在基层医院，AI辅助诊断能够减少医生的误诊漏诊情况，提升医生诊断水平。而对于三级医院，AI可通过数据反馈推动诊断更规范合理，提升医生效率。

毕燕龙也谈到，虽然深度学习可应用在糖网病、早产儿视网膜病变、年龄相关性的黄斑变性、黄斑部疾病、青光眼等疾病当中。但它也存在着诸多潜在挑战，如训练数据集的确定、有效性以及测试数据集、结果的可解释性以及深度学习的临床部署等问题。

最后，毕燕龙总结到，在眼科领域，深度学习技术已经应用于多种眼疾的检测，尤其对于常见眼底疾病的彩照和OCT评估。

未来研究的关键在于评价不同的深度学习系统的临床部署方案以及成本效益，如能汇集各方力量，优势互补，资源共享，统一监管将更快速促进AI医学的发展，尽管未来仍旧有许多挑战，但深度学习极大可能在十年内影响眼科学界，乃至整个医疗界。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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