致远慧图创新实践成果丰硕，引领眼健康人工智能新方向

近年来，随着计算机视觉与深度学习领域技术的巨大进步，人工智能+医学影像的诊疗模式受到了越来越多政府组织与医疗机构的关注。尤其在眼健康细分领域，眼健康人工智能的发展已较为成熟。2022年1月《“十四五”全国眼健康规划（2021—2025年）》出台后，眼健康人工智能更是被普遍认为是快速提高我国眼科诊疗服务能力，助力解决我国视觉损伤诊疗难题的重要途径。

其中，致远慧图便捷、高效、稳定的视觉健康综合服务解决方案不断吸引着国内外专家以及医疗从业者的目光。从2016年开始，致远慧图便陆续携手北京协和医院、北京同仁医院、北京医院、河南省人民医院等十余个国内顶级的眼科团队，搭建高等级的跨学科研究平台，持续产出高质量科研学术成果。目前已有数十篇论文入选 MICCAI、BMVC等顶尖国际会议及期刊，其中多篇研究成果完成了学术突破，"Deep learning-based detection and stage grading for optimising diagnosis of diabetic retinopathy"更是作为DMRR期刊封面论文进行发表，引领着全球眼健康人工智能研发的新方向。

随着临床实践的不断积累，致远慧图的视觉健康综合服务解决方案得到了国内外专家、学者的认可与青睐。目前，致远慧图的人工智能软、硬件产品已进入全国1500余家医疗机构，并且率先实现“出海”，在德国、西班牙、葡萄牙、意大利、法国的上百家视光中心与糖尿病中心广泛落地，以具有核心知识产权的人工智能产品服务于全球的眼健康市场。

仅2022上半年，致远慧图便参与和主办了数十场专业眼科学术论坛，致远慧图的视觉健康综合服务解决方案在北京、上海、河南、辽宁、天津等十余个省市得到了全新的应用与实践，相关软、硬件产品得到了医疗专家的高度评价，为人工智能技术赋能眼科诊疗新模式、新场景做出了积极的探索。

践行“医工结合”，创新实践获专家高度评价

当前，致远慧图的相关软、硬件产品已在北京、河南、江苏、福建等地的多家区域中心医院开展应用，辐射着数百家基层医疗机构的上百万患者，在方便患者就医的同时促进医联体间构建“基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”的分级诊疗制度，优化区域间眼科医疗资源的配置，推动着眼健康人工智能的广泛落地与积极发展。

仅2022年上半年，致远慧图的人工智能产品就在北京、上海、河南、辽宁、湖南、天津等十余个省市得到了全新的实践与验证，也收获了专家的高度评价。

在蒲黄榆社区卫生服务中心与北京协和医院远程医疗合作的项目中，致远慧图通过人工智能与远程医疗技术，为社区医院加入了AI眼科筛查项目，有效缓解了周边居民眼科看病难的问题。目前，已经有千余人次在蒲黄榆社区进行了眼底筛查，其中有200余位患者被转诊到上级医院，得到了积极的干预与治疗。蒲黄榆社区卫生服务中心院长刘宏表示：“全科医生有了 AI，就可以变成专科医生。遇到有问题的片子，医生可以将其一键上传到AI远程阅片中心，由上级医院的专科医生进行阅片，指示进行复查或转诊，整个过程非常顺畅，老百姓太需要这种检查了。”

在大连甘井子泉水公租房社区糖网公益筛查项目中，大连市第三人民医院组织了眼科的医务人员，进入了甘井子泉水公租房社区卫生服务站，在致远慧图人工智能软、硬件的支持下，为数千辖区居民开展了一场科技赋能的糖网筛查义诊活动。大连市第三人民医院眼科主任李胜表示：“眼健康人工智能解决方案方便、高效，是眼底疾病筛查与普查的好帮手。人工智能眼底筛查切实服务基层百姓，防患的意义大于救治，有助于患者及时发现病情，为积极干预和尽早就医争取了时间。”

在长沙“智慧城市”医疗项目建设中，致远慧图依托区域三甲医院，为下级社区医院开展眼底多病种人工智能筛查与远程诊疗，实现了全市各医疗机构间眼科影像信息共享，目前已为数千名患者提供了高效、便捷的眼科筛查服务，有效缓解了当地居民 “三长一短”的就医难题，提升了市民的眼科就医体验。

在2022年全国数十场学术会议中，专家们通过主题分享、案例讲解、模式分析等方式，向与会嘉宾介绍了致远慧图视觉健康综合服务解决方案的技术优势与区域应用经验。

北京协和医院眼科主任陈有信表示：“北京协和医院从2016年开始与致远慧图进行合作研究，还在桂东县、北京蒲黄榆等社区进行了广泛的临床试点应用，在三年中持续不断地进行应用与验证，取得了非常好的数据结果。”

蚌埠医学院第一附属医院内科主任金国玺表示：“致远慧图人工智能辅助筛查系统能够提供非常细化、标准化的诊断过程。对于内分泌科的医技人员，操作比较简单，可以提高筛查效率，对科室来说，糖网智能筛查能够提升患者筛查数据的分析能力，支持科室科研创新与学科建设。”

上海市第一人民医院副院长邹海东教授表示：“AI辅助诊断的加入，是成功激活社区基层眼病‘筛查关口’的关键，大大提高了上海市眼健康档案建档效率，同时做到了真正意义上的早筛查、早发现、早治疗。”

创新技术世界领先，引领眼科AI迈向多病种时代

在临床中，眼底病种类繁多，且部分眼底病具有致盲风险。据相关流行病学统计，我国糖网患者规模逾4000万，年龄相关性黄斑变性患病人群约2640万，青光眼患病人群约2000万。而我国眼科医生人数仅有不到5万人，为满足广泛的疾病筛查需求，降低人力成本，提高筛查效率，人工智能技术进入了人们的视野。

2016年，刊载在JAMA杂志上的一篇研究，介绍了一种基于卷积神经网络的眼底彩照糖网检测算法，吸引了全球顶级专家、学者的目光，以致远慧图为代表的高新技术企业就此展开了将人工智能技术应用于糖网疾病筛查的研究。

短短几年间，致远慧图与中国人民大学、北京协和医院等十余个国内顶级的医疗科研团队合作开展研究，持续推动相关领域的科研进展，并在Graefe's Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology（影响因子：3.117）、Diabetes/Metabolism Research and Reviews（影响因子：4.876）等多个国际一线期刊发表了数篇具有影响力的科研文章。

其中，发表在国际知名糖尿病学杂志DMRR上的"Deep learning-based detection and stage grading for optimising diagnosis of diabetic retinopathy"一文创新性地在糖网人工智能辅助诊断与分期的过程中，加入了病灶的识别与标注，极大程度地优化了当前人工智能糖网分期诊断的“黑盒子”问题，增加了人工智能辅助诊断的可解释性，显著提升了模型诊断的敏感性与特异性。

目前，致远慧图糖网人工智能相关技术成果已转化为产品，并正式获批中国国家药品监督管理局（NMPA）医疗器械（第三类），临床试验结果的灵敏度达到92.96%，特异度达到93.32%，在全球同类软件中表现优异。软件已投入到全国范围内的上千家医疗机构日常使用，产品简单便捷、诊断准确、可提供诊断依据的特点得到了多位业内权威专家的高度认可。

在眼底多病种人工智能领域，致远慧图近年来携手国内多个医疗科研团队，持续开展相关临床研究，并在多个学科领域取得了技术突破。

2021年，致远慧图与北京协和医院合作论文"Development and evaluation of a deep learning model for the detection of multiple fundus diseases based on colour fundus photography"发表在著名眼科杂志British Journal of Ophthalmology（影响因子：4.638）上，研究探索了基于眼底彩照对DR、PM、RVO、RAO、RP、RD、AMD、ERM、MH、可疑青光眼、视乳头水肿、视神经萎缩12个眼底病种的人工智能诊断，结果显示人工智能不仅可以判断眼底彩照是否存在异常，同时对12种眼底疾病的诊断具有极高的准确性，可以显著提高眼科医生的阅片能力。

目前，致远慧图的多病种眼底影像辅助诊断软件已通过《创新医疗器械特别审查程序》（第三类）审批，临床试验中各病种灵敏度和特异度均表现优异。该软件是国际范围内少数能够诊断十余种致盲性眼底病变的人工智能系统，在临床研究中对于包括低发病率眼底病变在内的眼病均展示出了极高的准确性、安全性与有效性。

这意味着，致远慧图的多病种人工智能辅助诊断系统在疾病种类与准确性方面均已具备全球领先水平，弥补了基层医疗机构眼科医生不足的问题，显著提升了基层医生的阅片与分诊能力，优化了眼科诊疗流程，解放了专业眼科医生的核心能力，扩大了眼底病筛查的应用场景，让更多眼底病患者及潜在人群得到了丰富、便捷、专业的眼科医疗服务，眼科人工智能有望在现实层面迈入多病种时代。

破解影像识别关键难点，科研创新领跑人工智能赛道

在临床场景中，为了实现更精准的诊断，往往需要同时参考不同类型、不同模态的影像样本，进行综合分析和判断。因此，基于多个类型影像样本的多模态人工智能系统被普遍认为是眼科人工智能未来重要的发展方向之一。

近期，致远慧图持续在医学人工智能、计算机视觉、深度学习、多模态信息处理等领域多学科发力，致力于围绕筛查、诊断、手术辅助、患者管理等更多临床需求与应用场景，推动全球眼健康人工智能迈入多模态、全眼科的AI 3.0时代。

2022上半年，致远慧图科研团队接连取得学术进展。6月，中国人民大学、北京协和医院与致远慧图人工智能实验室的合作论文"Lesion Localization in OCT by Semi-Supervised Object Detection"被国际多媒体检索领域顶级国际会议期刊ICMR 2022收录，开创性地将半监督目标检测方法应用于眼底OCT图像中的病灶定位，给出了现有技术下使用无标签数据改进OCT病灶定位的最佳实践。

在基于多模态的疾病诊断与基于真彩广角眼底照相的眼底多病种人工智能研究方向，致远慧图同样取得了坚实的技术进步。5月，中国人民大学、北京协和医院、大连市第三人民医院与致远慧图人工智能实验室合作的两篇学术成果摘要在ARVO（视觉与眼科研究协会）2022年度会议上发表，并将在7月正式登上ARVO的官方期刊Investigative ophthalmology & visual science （IOVS）。

ARVO是全球最大型的眼科与视觉研究专业会议，以推动全球研究、了解视觉系统及预防、治疗及治愈视力失调为使命，成员包括来自超过75个国家的近11,000名一线眼科和视觉科学相关研究者。ARVO 2022年会的主题是通过跨学科团队的合作和自由分享想法来克服视觉科学领域中的巨大挑战。

其中，"Diagnostic performance of deep learning for multiple retinal diseases based on wide-field fundus photographs of true color"基于真彩色的广角（WF）眼底图像，研究了DL模型对8种常见视网膜疾病的诊断性能，同时开发了一种新方法Global-Local Consistency（GLC），以在整个WF图像和分割的WF图像之间达到相似的诊断结果。试验结果显示，GLC方法对常见的视网膜疾病表现出优秀的诊断性能。

由于广角图像对比常规眼底图像在眼底疾病诊断中能够为医生提供更全面、精确的诊断信息，因而能够显著降低漏诊及误诊发生率，基于真彩广角眼底照相的眼底多病种人工智能系统的研发有望改进现有眼底疾病的筛查过程，依托更优的诊断准确率，综合提升患者的诊断、治疗及预后效果，达到更佳的临床结局。

"Natural-Language Diagnostic Report Generation by Multi-Modal AI for Macular Diseases"研究了眼底照片（CFP）与光学干相断层扫描（OCT）多模态数据的融合，结果显示：基于多模态人工智能系统NLP算法生成的黄斑疾病诊断报告可以达到与初级眼科医生相似的性能。这意味着现阶段在黄斑疾病的诊断中，人工智能系统的综合阅片能力已具备相当水平，通过后续的优化与开发，这一新型概念有望在数年内从科研迈入临床，在基层眼科服务中大展身手。

两篇研究成果代表着目前国内相关学科研究的最新进展，受到了国内、外专家学者的广泛热议。有专家指出：“目前对于多模态眼科人工智能数据融合的研究是眼科领域的热点问题，新方案的形成有望改变我国眼科诊疗的整体格局，建立全新的医疗模式。我们很期待以致远慧图为代表的国内人工智能企业能够将技术创新真正走到临床，成为眼科医生的好帮手，切实做到让患者受益。”

致远慧图创始人、CEO孙宇辉表示：“通过科研团队的不断努力，致远慧图的眼科人工智能产品已从单影像、单病种走向了单影像、多病种的新阶段。对于未来多影像、多病种的研究，目前还存在很多行业普遍的技术难点需要逐一攻克，不过我们有信心克服这些技术障碍，创造‘中国制造，全球领先’的人工智能产品，引领人工智能技术的变革，让前沿的技术真正融入医疗实践，服务于全球的眼健康市场。

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