3分出结果,湖大学子发明智能看病“专家”
来源:新湖南客户端.民生
2019-11-28 15:56:08

三湘都市报·新湖南客户端记者 杨斯涵 黄京 通讯员 杨雨凌 刘若云

一架“望远镜”式的照相机,一台平板电脑再加一个人简单一拍,就能完成三甲医院才能完成的视网膜病变筛查,帮助更多糖尿病患者及时治疗从而避免失明,并且检测时间由1小时缩至3分钟,费用由500元降至18元……这是个怎样神奇的操作?近日,湖南大学的一个团队提出针对糖网病(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,目前已完成筛查62000余人次,16500人得以及时治疗。



9个月12万余张照片

得出最优算法

“那是第一次意识到糖网病的可怕。”项目领队火生旭说,在一次聚餐,偶然间和别人聊起了糖尿病并发症时,想到堂叔视力逐渐变差,误以为是近视,后面到几家医院检查才发现是糖尿病引起的。这种“感同身受”,让帮助患者的想法在他心里播下的那颗种子,最终萌发。

糖网是糖尿病患者致盲的首要病因,如果能够定期筛查,就能让更多患者免于失明。于是,火生旭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。

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。



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,他们遇到的最大的困难便是算法的准确率。“起初我们的算法准确度只有82%左右,灵敏度也不高。”团队成员莫进侠说,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。通过大量的查找权威资料,询问有关专家,团队将难题一个个攻破了。

“患者的每一份感谢,

对我们都是莫大鼓舞!”

“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70多岁的老人用中文对大家说了谢谢,“当看到越来越多的基层患者可以早日得到治疗,越来越多的贫困村民也不会因病返贫,所有的辛苦都是值得的”。



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,都会感到异常温暖,“即便是在团队中做着最简单的工作,我也能体会到项目带来的意义”。

据了解,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。

“创业不是一个人的孤独旅程,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。”火生旭说。

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[责编:陈香云]

[来源:三湘都市报]

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