120000次演练！看湖大学子如何用算法留住光明！
一架“望远镜”式的照相机，一台平板电脑，就可以完成过去三甲医院才能完成的视网膜病变筛查；操作仅需一个人，简单一拍，就可以帮助更多糖尿病患者及时治疗从而避免失明；检测费用从500元降低到18元，检测时间由1天缩短为3分钟……
这是什么“神仙”操作？
湖南大学在第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛上的金奖项目《DR-TimeRing全生命周期的糖网（DR）智能助手》，得出针对糖网病（因糖尿病引发的视网膜病变）的人工智能算法，帮助社区和乡镇卫生院的基层医生通过便携式眼底相机，准确高效地开展糖网筛查活动。
目前，该算法已赋能1200余名基层医生，完成筛查62000余人次，16500人得以及时治疗，避免276户因病返贫。
据IDF（世界糖尿病联盟）统计，目前我国约有1.14亿糖尿病患者，约占全球糖尿病患者的27%，是世界上糖尿病患者最多的国家。
一次聚餐，项目领队火生旭偶然间和别人聊起了糖尿病并发症。他第一次意识到糖网病的可怕。后来他一个堂叔患了糖尿病，视力逐渐变差，误以为是近视，后到大医院检查才发现是糖尿病引起的。火生旭开始关注“糖网病”。
一了解，火生旭吓一跳。目前我国因糖尿病引发视网膜病变的患者已达4000万，失明的病人在逐年增多。其实如果能够定期筛查，提前做好糖网防控，就可以帮助更多患者免于失明。但是，由于路途遥远、花费过大，农村的糖尿病患者很少会选择进大城市进行眼部检查。很多患者因此贻误病情，甚至因病返贫，“我国还有20%的县级医院没有眼科，全国只有不到3.8万名眼科医生，与糖尿病患者比例近1∶3000。这些都使得该病定期筛查、早期发现难以实现。”
帮助患者的想法在火生旭心里迅速萌芽生长。他和一群学习软件工程专业出身的同学和师兄弟们组成了团队，一帮“程序员”踏上了“计算机+医学”探索之路，试图发挥专业优势，用人工智能、云计算等方法研究怎样做好糖网防控。“我们团队还加入了工商管理、运营、市场、策划等方面的成员。”团队成员莫进侠说。
运用眼底相机进行筛查
最优算法：用12万余张照片演练
由于学科跨度大、对糖尿病等医学领域了解不多，在前期准备阶段，团队成员除了学习研究大量的医学论文和专业资料案例，也常常会到医院眼科门诊咨询专家，实地观察学习。为了抓住一切机会向专家咨询研究中遇到的问题，火生旭会在中午买盒饭，与医生一起吃，甚至在医生去病房的路上也聊上几句。“通过自我学习和医院的实践，我现在对糖网了解得更全面了。”火生旭自信地说。
从2017年开始，团队成员花费了9个月进行算法开发和研究。在研发过程中，他们遇到的最大困难便是算法的准确率。起初算法准确度只有82%左右，灵敏度也不高，莫进侠说，为了提高准确度，大家不断进行算法优化和迭代，用了8万余张眼底照片对算法进行演练，之后用4万余张验证准确性，识别率达到93.5%。
此外，如何将拍好的眼底照片和相关数据实时上传，并达到同步更新也给团队带来了挑战。通过大量查找权威资料，询问有关专家，团队将难题一个个攻破了。无数个不眠之夜，大家互相加油鼓劲，不言放弃。目前，已申请发明专利3项，软件著作权8项。
帮助“糖网病”患者进行筛查
项目研发成功后，团队积极开展糖网智能助手的推广工作，让更多的患者获得更便捷的医疗诊断。他们进入三甲医院眼科门诊，进行临床筛查累计完成22300余例，其中检测出的4650余例在湘雅医院进行了及时治疗。他们没有忘记做项目的初衷——帮助基层患者进行糖网病筛查，在贵州柏果镇、湖南凤凰县等地开展健康扶贫公益筛查106场，帮助9000余名患者及时治疗。
基层实践
除了帮助国内患者，团队还积极响应国家“一带一路”倡议。今年9月，他们应邀前往斯里兰卡中央省，开展“一带一路-中国与斯里兰卡眼病防控国际学术交流暨糖网人工智能筛查公益光明行”活动，完成公益筛查350余例，筛查发现糖网80人，帮助45人及时治疗，12人免于失明。在活动期间，受到斯里兰卡总统西里塞纳的接见。
“患者的每一份感谢，对我们都是莫大的鼓舞！”莫进侠还记得，在斯里兰卡进行糖网筛查时，一位七旬老人用中文说“谢谢”。作为项目中年龄最小的本科生成员，余心清说，每每看到师兄师姐们耐心地解答患者的问题时，即便自己在团队中做着最简单的工作，也能体会到项目带来的意义。
目前，糖网智能助手正在湘雅二医院、贵州省人民医院、贵阳市北京路社区第一卫生服务站进行初步的诊断和测试。依托团队的深度学习模型和算法，智能助手的识别率已达到93.5%，达到了国际领先水平。火生旭说，创业不是孤独旅程，而是将小我变成大我，让越来越多的人受益的责任与担当。在未来，团队会继续推进糖网智能助手的普及与优化工作，用算法为更多糖网病患者留住光明。
来源｜湖南日报
通讯员｜易禹琳 杨雨凌 刘若云
编辑｜卢琳
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