編者按：airdoc副總裁張京雷開發的人工智能眼底影像識別技術能快速便捷高效的篩查眼底疾病，進而實現慢篩查及管理。

2018年10月27日，由中國健康產業創新平臺主辦，中歐國際工商學院衛生管理與政策中心承辦，普華永道協辦，新浪健康、愛問醫生作為戰略合作媒體特別支持的2018中國健康產業創新論壇在上海順利閉幕。

airdoc副總裁張京雷

健康中國2030年戰略特別提及國家慢病，、、患病人數達6億，占我國50%，診斷、治療、住院費用高昂。從事人工智能核心問題需要找到一個切入點，我們公司機緣巧合選擇了眼底影像入手，從眼科延伸到了內分泌科，內分泌科找到的趨勢是慢病篩查和糖尿病管理，由于很多患者的疾病是沒有辦法治愈，所以需要管理，如何防止并發癥發生。我們做了三年仍是小公司狀態，找不到可對標公司，市場很多是切入醫學或者是診療環節，但這個環節很復雜，每一個步驟需要系統化，每一個步都涉及生命，所以任何小的動作都是非常慢。

眼底檢查切入慢病篩查、管理

糖尿病很容易確診，但是管理非常困難，原因在于患者個人問題，治療手段問題，還有一些如糖尿病人飲食、運動管理等問題。以上海數據為例，糖尿病患者在中國確診人數達10%，知曉率只有30%，邊緣城市這個數字會更低。糖尿病的并發癥之一就是眼科疾病，而這是可以通過眼底檢查及早發現的。面對龐大的篩查需求，我國眼科醫生明顯不足，其經驗程度不夠，有數據顯示，中國只有50%醫生接受過本科教育。

我們的眼底檢查產品是無創無痛，可便攜式到患者家中檢查，成本僅一塊錢，運算和傳輸過程速度可達k。因為眼底照片是人身體里從出生一直到老去都是不變的，換句話說這是健康險很好的身份識別指標，因為這個特點，在病人數據保護方面，不需要病人其他東西，眼底照片作為搜索關鍵詞。

更重要的，眼底是直接觀察慢病最佳窗口，目前是有科學基礎的，有很多是臨床支持的，如糖尿病、高血壓、動脈硬化，還有神經系統疾病，老年在某種程度上早期通過眼底拍照，早期識別和判斷，現在我們都在做這方面研究，這個研究起來很難，比糖尿病難很多，但是技術角度，眼底照片實際上對于健康可以起很大作用。

還有，此項不需要太多成本就可以快速進行。因為慢病管理占比醫保很大一部分，這些慢病能否早期預期，及時干預，可以促進控制醫保支出。以糖尿病引起的為例，每位患者治療費用是20萬，某種程度上控制病情，一年就節約將近兩百億。

深度算法來源于大數據學習

如何理解深度學習算法？很多人不理解這是計算機算法還是程序，你可以理解它760歲老大爺，它的經驗相對于人類760年，因為看了幾百萬眼底照片，對人類醫生來說是需要花760年才能學習到經驗，但是機器和人不一樣，機器學習一遍不會忘記，人有可能忘記。目前已有30種疾病，最主要是慢病。目前我們已經拿到國家二類證件，可以進行輔助診斷。

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提問：健康服務平臺的設備和技術都非常好，想問一下定價問題？

張京雷：人工智能目前坦率來講定價方面很困惑，沒有對標，國家物價方面也沒有政策，但其實健康是無價的，實際上我們關注成本，如果成本很高或者是超過市面上很多眼科疾病的篩查，那就沒有意義。另外的優勢是無創無痛。這個價格是針對不同需求。

提問：商業模式里面，你們是賣服務還是賣技術？

張京雷：在中國現在面臨核心問題是賣軟件很困難，醫院不太愿意用，這個軟件是幫助醫院節省醫生診療時間，但是醫院不認可，所以我們現在是硬件加軟件，但是這個也受到很多影響，這是中國特殊國情。在國外還是比較認可，技術本身可以賣到國外。

提問：人工智能深度學習數據源來自于什么地方？你們建立數據模型基于多大樣本量？

張京雷：數據是和中山眼科一起合作，數據本身是有巨大價值，這不是算法可以算出來，必須有充分的學習。所以現在人工智能像黑匣子一樣，不知道為什么出來這樣的數據。我們當時看見谷歌用了12萬張照片跑出來的模型，所以我們用了18萬張，我們認為中國的情況要大于12萬張。目前眼底能公開差不多全世界最大真實數據庫有兩百萬人，大部分是中國人。

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