谁能守护糖尿病视网膜病变患者的“光明”？
丹棱君有话说：中国约有 1.14 亿糖尿病患者；大约 60% 的患病时间在 15 年以上的患者可能发生糖尿病视网膜病变（DR，简称糖网病变），其失明几率较非糖尿病患者高出 25 倍，且不可逆。然而，中国约五分之一的县级医院没有设置眼科，眼科的患医比达到 3166：1 。许多糖网病患者因无法及时确诊接受治疗，而失去光明。如何让更多的糖网病患者共享有限的医疗资源，如何提高糖网病的诊断效率和准确性？且看微软的深度学习技术，认知工具以及云平台，为糖网病诊断助一臂之力~
曲折的确诊之路
初春的上海，如往旧阴雨绵绵。位于繁华地段第二军医大学上海长征医院的眼科诊室里，却有一位心情比天气更低沉的人。这位带着父亲从三线小城市赶来就医的盛女士被告知，父亲被确诊为糖尿病视网膜病变（DR）——也就是糖网病；而这个病可能会造成永久失明。
“听到结果的时候，我不敢相信。”盛女士说道，“我的父亲多年前患上糖尿病后，我们一直都很注意他的生活起居，控制得还不错。怎么也没想到，这个病竟然还会影响视力。”
盛老先生在数月前感到眼睛不适，刚开始没有很明显，直到最近，看电视都倍感吃力。盛女士赶紧带父亲到当地一家医院检查，但始终找不到病因。“父亲曾经是一位视力 2.0 的海军，视力下降对他打击很大。找不到病因就没法治疗，我们非常着急。”经过多方打听，盛女士了解到上海长征医院的眼科在全国首屈一指，眼科主任魏锐利教授是著名专家，便立刻带父亲前往上海。
在上海长征医院初步筛查时，人工智能识别盛老先生为疑似糖网病，并将分析结果同步给医生，最终确诊糖网病是盛老先生视力下降的病因。糖网病是糖尿病的一种并发症，病发早期患者不会感到不适，当患者发现视力出现障碍时，病情则已恶化。因此糖网病也被称为“隐形杀手”。“自从父亲患上糖尿病，一直定期做内分泌检查。但地方医院内分泌科没有条件检测糖网病，父亲也没有去眼科随诊，所以没有及时发现。”盛女士说道。
事实上，像盛老先生这样的患者并不是少数。据统计，中国约有 1.14 亿糖尿病患者；大约 60% 的患病时间在 15 年以上的患者可能发生糖网病变，失明几率较非糖尿病患者高出 25 倍，且不可逆。糖网病是四大致盲眼病之一；世界卫生组织预测，到 2030 年，全球糖网患者人数将增加到 3.66 亿。
上海长征医院眼科主任 魏锐利教授
目前，中国约五分之一的县级医院没有设置眼科，眼科的患医比达到 3166：1 。“早期症状不明显、地方医疗条件有限是阻碍多数糖网病患者及时发现病变的重要原因。但是也不能忽略另外一个现状：目前专业眼科医生数量少，且大多身处大城市。像盛先生的情况，就是因为当地没有专业医生为他做眼底检查，或者没有能力阅片。” 上海长征医院眼科主任魏锐利教授说。
糖网辅助智能分析系统
医疗资源的不均衡加大了眼科医生的工作负担，他们大多时候都在忙于急性或重症眼疾的治疗，很少能专注精力处理糖网病这样的慢性疾病。“但是科技能给我们很好的帮助，”盛老先生的主治医师黄潇介绍道，“我们做糖网病诊断时，就使用了名为 Airdoc DR 的糖网辅助智能分析系统。”
Airdoc DR 是中国本土初创企业 Airdoc，针对糖网病开发的、基于微软深度学习架构的医疗诊断解决方案，解决医生手动和人工看片的效率和准确率问题。这套解决方案，针对大量医生标注的眼底数据，利用微软深度学习技术，设计特定的深度神经网络结构，能准确识别眼底图像并判断病变区域，从而协助医生在短时间内准确分析及病因筛查。
Airdoc DR 糖网辅助智能分析系统
“Airdoc DR 糖网辅助智能分析系统很有用，也非常好用。”魏主任和黄医生评价道。“我们将患者的信息和眼底影像输入到系统，它会自动上传云端与现有的数千张影像进行对比分析，然后生成参考报告。”
除了针对糖网病，Airdoc 还推出了多套专注于以人工智能、深度学习提升医学诊疗准确率和效率的解决方案，得到了多家医院的关注认可和积极部署。
微软的技术助跑
医疗机构的积极应用，对于 Airdoc 的人工智能算法平台而言，意味着不断增加的大规模医疗数据和实时并发的计算需求。“我们很高兴看到这些解决方案被医院所采用。同时，我们也发现了一个问题——原先使用的深度学习系统框架的性能已经跟不上训练数据的要求了。” Airdoc 创始人张大磊谈道。
当时，最新版本的微软认知工具包（Microsoft Cognitive Toolkit）即将推出。微软认知工具包，是微软研究院推出的一个用于深度学习的系统，能够基于 CPU 和 GPU 高效、跨平台地处理大规模、可投入应用的任务，并可同时支持 Windows 和 Linux 系统。于是，Airdoc 给微软开发者体验部门发邮件询问相关情况，并直接表示希望把自家解决方案迁移到微软深度学习架构上，以实现多机多卡的分布式训练环境，提升整体性能。
图右为 Airdoc 创始人张大磊
微软了解到此前的 Airdoc 解决方案，是基于 Caffe 平台 ResNext 和 GoogLeNet 模型构建的，向微软认知工具包迁移，需要确保模型准确度不变，且能平稳快速的完成大量医疗数据的转移。
微软迅速成立了一支技术支持小组，包括开发者体验部门技术人员、微软亚洲研究院研究员以及美国总部的微软认知工具包团队成员。技术支持小组成员一边与 Airdoc 交流技术设想，讨论每一细节；一边，通过 Skype for Business 连接美国总部的同事，进行远程参与并提供支持。
微软技术支持小组
通过四天的努力，迁移工作顺利完成，不仅确保了准确率，还有了意外的收获—— GoogLeNet 模型在微软认知工具包上的运行效率远远高于 Caffe 平台，整体提升了 30% - 40% 。
Airdoc 创始人张大磊表示，“我一直相信微软，相信微软的技术。这次在这么短的时间内就实现了无缝衔接，非常震撼！最让我感动的是微软的科研热情和协作精神，没想到一封邮件就促成了这一次的合作！”
在微软技术的帮助下，Airdoc DR 系统运行稳定高效，帮助了更多像盛老先生的糖网患者，及时确诊病因并接受针对性的激光治疗。
现在，盛老先生的视力已经得到了改善，从 0.1 不到恢复到了正常水平。“非常感谢上海长征医院的眼科医生们，他们非常专业，非常认真。我们是幸运的，能得到 Airdoc DR 糖网辅助智能分析系统的帮助，及时确诊。”盛女士说，“希望 Airdoc DR 系统能在更多中小城市的医院普及，提高地方的糖网筛查能力，让更多的糖网病患者能及早得到治疗，降低失明风险。”
“Airdoc DR 系统能帮助不具备深度的专业眼科知识的医生，快速判断糖网病的病变。这样的系统在医院的部署，其实就是把专业医生的手和经验延伸到了全国各地。即便是偏远的地方医院，也可以通过云端上传患者的眼底影像，进行远程分析，让患者享受到大城市的医疗诊断，不必舟车劳顿。” 魏锐利教授说。
搭载微软深度学习技术的 Airdoc DR 是人工智能跨界应用创新的一个成功典范。目前，中国正加快促进人工智能在医疗领域的应用。“医学诊断创新”、“智慧医疗”等已成为“十三五”规划以及《健康中国 2030 规划纲要》中的高频词汇。未来，越来越多的人工智能技术手段将与专家经验与医学知识相结合，在临床中得到应用，从而提升诊疗效率和准确度，提高健康服务水平。
让人工智能成为医生新时代的听诊器，让每一个人都享受到最优质的医疗服务——是上海长征医院、Airdoc 和微软的共同心愿。
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