當你在社區醫院注射疫苗時， 順便用幾秒鐘的時間拍了張眼底照片， 幾秒鐘以內人工智慧便可以告訴你是否有患上了白內障或者其他慢性病， 甚至可以準確預測兒童何時會近視。 這樣如同科幻電影中的設備， 如今卻發生在現實當中。
在2018年CMEF中國國際醫療器械（春季）博覽會上， OFweek醫療科技網小編採訪到了醫療領域人工智慧領軍企業Airdoc公司市場部副總裁張京雷先生。 共同探討人工智慧對於目前醫療行業的影響， 以及對我們普通人生活帶來哪些意義。
醫療科技逐漸走向成熟
目前， 一個好的醫療服務價格非常昂貴。 而據張京雷介紹， Airdoc的願景便是希望能用人工智慧優化醫療服務， 以一種相對低廉的價格讓廣大患者更快速地享受到更優質的醫療服務， 使更多人從中受益。
目前醫療科技行業在蓬勃發展， 許多企業也都涉足到這個領域之中。
當今國內的醫療科技水準在很多方面都領先於國外， 而這次美國FDA批准認證的技術只不過是國內醫療科技領域前兩年的技術水準，
張京雷表示， 這其中有深層次的原因， 首先是中國具有人口優勢， 因此在資料收集上可以十分豐富和全面， 而這一點在其他國家難以達到；其次， 我們對於人工智慧有著強烈的需求， 比如在三線及三線以下城市醫生與一線城市醫生有著極大的差距， 而人工智慧在這方面能夠極大的彌補這些差距， 因此AI有著非常大的應用前景；最後， 我們不光要有好的醫院以及醫療團隊， 還有非常良好的投融資環境， 才能給相關企業的發展創造更好的土壤。
人工智慧將對醫療帶來極大幫助
當談到目前醫療科技領域有哪些具體進展時，
張京雷認為， “人工智慧技術將來的一個突破口是在院外， 並且功能一定是篩查， 通過人工智慧技術把慢性病或者無症狀的疾病及時找出， 當然院外的模式還有很多需要繼續探索的地方， 包括技術本身、市場及商業模式等。 ”
目前Airdoc主要的產品是在通過眼底拍照的慢性病篩查， 而這種方式也是當前最成熟並且可以很快應用到臨床的技術。 通過觀察眼底上面血管及神經的變化，
眼底資料為何成為研究的重點
至於為何選擇以眼底作為技術的主要研究方向， 張京雷表示， 首先慢性病完全可以通過眼底進行直接的觀察， 這就可以通過篩查進行早期診斷， 第二是慢性病的發病率高居不下， 嚴重影像患者生活品質也給醫保造成巨大財政負擔。
還有就是技術上說眼底資料相對來說比較容易取得——眼底照相機可以在院外使用， 大規模眼底篩查的成本可以控制在幾元錢以內， 並且在倫理上沒有任何問題， 只要是三周歲以上的兒童到老年人，所有人都可以接受眼底拍照。
最後在許多慢性病的篩查和早期診斷方面，通過眼底能夠快速的察覺，比如許多致盲性眼底疾病，可能在很長時間沒有任何明顯症狀。但是當症狀出現的時候，基本上已經錯過了最佳的治療時機。通過拍攝眼底，可以根據血管的變化能夠在早期就察覺出相關疾病，比如糖尿病在沒有任何症狀表露之前，通過觀察到眼底血管的膨脹變形，較早的確診，可以進行及時的治療。
多模資料分析説明準確判斷病症
如何能夠準確判斷這些病症，這需要運用到多模資料分析（MRT），張京雷接著介紹道。舉個例子，在心血管科，每個病人的病例中都有許多資料，這些資料數量甚至多達上百組，對於一般醫生而言，只能通過個別組的資料來判斷病人的病情，如心腦血管、心臟病等疾病，這些病症通過化驗的指標只是簡單的幾組資料，但是通過人工智慧演算法，可以同時對幾十組甚至上百組資料進行詳細的分析揭示疾病的內在規律，找到更好的診療方法，這是人類自身的能力所達不到的。
並且當資料足夠多時，也可以通過查找這些資料之間的關聯，找到一些疾病與關鍵因素之間的關係。比如可以通過多模態分析可以判斷病人的發病與飲食、生活習慣、基因等直接關聯性有多少，這對於疾病的攻克與治療有非常積極的意義。
並且多模資料分析可以把醫院中繁多的紙質病歷全部數位化、結構化，極大的節省了醫生的時間及精力，可以讓他們更專注於本職工作。
未來醫療人工智慧的潛力應用
張京雷還表示，醫療人工智慧目前在兩個領域中的潛力比較大，並且他也相信未來會證明這一點。第一便是醫療影像分析，由於影像本身就是結構化的，比如眼底照片；再一個如CT或磁共振等，也是同樣的道理，沒有人為因素干擾，可以通過人工智慧進行快速、準確的分析；其次是醫療大資料，可以把非結構化變成結構化的資料，通過分析大量的病歷資料找出更好的治療方案，更好地管理疾病，目前也有許多公司在進行相關的研究。
未來， Airdoc的技術開發會從眼底擴展到全眼科。張京雷表示，AI可以用於兒童近視的預防，通過人工智慧可以幫助父母監測和預測小朋友近視的發展變化，將來這種預測可以精確到近視最可能在哪個星期發生。全眼科之後則是全身的人工智慧，這也是未來醫療人工智慧的方向。
目前對於資料的安全性也是一個討論的重點，對於醫療科技行業來說就更是重中之重，因為獲取的資料都是非常敏感的病患資料。對於資料的防護，張京雷表示，Airdoc所有上傳的資料都是通過加密保護的，其次在上傳與保存的過程中，這些資料都要嚴格脫敏，也就是資料與病人的個人資訊完全分離，這也是整個醫療行業的慣例。
只要是三周歲以上的兒童到老年人，所有人都可以接受眼底拍照。最後在許多慢性病的篩查和早期診斷方面，通過眼底能夠快速的察覺，比如許多致盲性眼底疾病，可能在很長時間沒有任何明顯症狀。但是當症狀出現的時候，基本上已經錯過了最佳的治療時機。通過拍攝眼底，可以根據血管的變化能夠在早期就察覺出相關疾病，比如糖尿病在沒有任何症狀表露之前，通過觀察到眼底血管的膨脹變形，較早的確診，可以進行及時的治療。
多模資料分析説明準確判斷病症
如何能夠準確判斷這些病症，這需要運用到多模資料分析（MRT），張京雷接著介紹道。舉個例子，在心血管科，每個病人的病例中都有許多資料，這些資料數量甚至多達上百組，對於一般醫生而言，只能通過個別組的資料來判斷病人的病情，如心腦血管、心臟病等疾病，這些病症通過化驗的指標只是簡單的幾組資料，但是通過人工智慧演算法，可以同時對幾十組甚至上百組資料進行詳細的分析揭示疾病的內在規律，找到更好的診療方法，這是人類自身的能力所達不到的。
並且當資料足夠多時，也可以通過查找這些資料之間的關聯，找到一些疾病與關鍵因素之間的關係。比如可以通過多模態分析可以判斷病人的發病與飲食、生活習慣、基因等直接關聯性有多少，這對於疾病的攻克與治療有非常積極的意義。
並且多模資料分析可以把醫院中繁多的紙質病歷全部數位化、結構化，極大的節省了醫生的時間及精力，可以讓他們更專注於本職工作。
未來醫療人工智慧的潛力應用
張京雷還表示，醫療人工智慧目前在兩個領域中的潛力比較大，並且他也相信未來會證明這一點。第一便是醫療影像分析，由於影像本身就是結構化的，比如眼底照片；再一個如CT或磁共振等，也是同樣的道理，沒有人為因素干擾，可以通過人工智慧進行快速、準確的分析；其次是醫療大資料，可以把非結構化變成結構化的資料，通過分析大量的病歷資料找出更好的治療方案，更好地管理疾病，目前也有許多公司在進行相關的研究。
未來， Airdoc的技術開發會從眼底擴展到全眼科。張京雷表示，AI可以用於兒童近視的預防，通過人工智慧可以幫助父母監測和預測小朋友近視的發展變化，將來這種預測可以精確到近視最可能在哪個星期發生。全眼科之後則是全身的人工智慧，這也是未來醫療人工智慧的方向。
目前對於資料的安全性也是一個討論的重點，對於醫療科技行業來說就更是重中之重，因為獲取的資料都是非常敏感的病患資料。對於資料的防護，張京雷表示，Airdoc所有上傳的資料都是通過加密保護的，其次在上傳與保存的過程中，這些資料都要嚴格脫敏，也就是資料與病人的個人資訊完全分離，這也是整個醫療行業的慣例。