青年报·青春上海记者 周胜洁/文 受访者/图

一套基于人工智能的糖尿病眼底病变筛选与诊断系统，在1分钟内即可完成读片和诊断，相比人工效率提高了50倍以上。在日前举行的上海交通大学“钱学森杯”大学生科技创新竞赛优秀项目展上，这套已经实际辅助诊断过的系统让人眼前一亮。由交大“95后”组成的项目组，让人看到了“人工智能+医疗”的无限可能。

系统病例照片数超100万张，越学习越精准

此次交大“钱学森杯”优秀项目展共有来自校内17个院系的55件作品参与，作品分为机械控制、信息技术、能源化工、数理、哲学社科和生命科学6个赛道。

这其中，一款基于人工智能的糖尿病眼底病变筛选与诊断系统让人看到了人工智能在医学领域绽放的光彩。学校电子信息与电气工程学院大三学生吴怜颐是项目组负责人，因为身边有糖尿病患者，在进行定期检查中，她注意到糖尿病患者需要检查眼底。

查阅了相关资料，小组成员们发现，糖尿病已经成为我国的高发疾病之一，每年新增糖尿病患者就达到550万例以上，平均每天就有超过1.5万名新增患者。患者急速增加，而医院诊断能力负荷却有限，在如此严峻的环境下，眼底检测作为一种比较权威、高效的确诊方式进入了大众视野。

在人工智能技术趋于成熟的当下，身为软件工程专业的学生，吴怜颐与组员觉得可以将深度学习与医学结合，开发了第一款基于人工智能深度学习的糖尿病眼底病变筛选与诊断系统。

这一系统可以基于大规模数据，建立眼底图像自动管理系统，并可通过识别眼底病变特征，实现自动化的病区判断、病变分级、诊断报告生成，提供一整套完整的辅助诊断云服务。“生成的诊断报告中包含更多定量诊断数据，方便医生进行判断。同时还可以构建图像数据库，便于检索。”

经过不断优化后，系统还有其自身优势。吴怜颐介绍说，技术上他们开发了血管检测技术、黄斑视盘检测技术、渗出和出血检测技术等，其准确度均超过了许多经典的算法技术。

项目也已经与上海市第六人民医院、安徽医科大学第一附属医院、金山医院等全国多家医院合作，能够获取第一手眼底相片诊断数据，“目前我们系统中病例数量照片已经超过了100万张。”

据悉，与传统的医生读片相比, 该系统可以在1分钟内完成读片和诊断, 相比人工效率提高了50倍以上，诊断准确率也会随着学习越多，准确率越高，目前达到了92%。

从成本角度而言，该系统由于采用云服务，检测费用仅是传统医生读片的五分之一，便携式的拍照设备，采购成本仅是大型设备的万分之一。

“可以通过实践创造更多更好的可能性” 

记者了解到，这一项目的参与者都是“95后”。组员朱靖在参与过程中学习了卷积神经网络等一系列深度学习的专业知识，感受到了人工智能的独特魅力，“这是一个有无限潜能的领域。”

组员刘一鸣十分难忘去年夏天，为了这一项目多次蹲守在市第六人民医院的眼科诊室，用硬件系统——便携式眼底相机为患者拍眼底相片来测试样机的性能。“参与这个项目后，我才深刻认识到人工智能在医学领域的运用是多么有意义。”

希望这一项目能够实现价值的还有测控技术与仪器专业的施烨琳，这是她第一次关注到医疗领域现状，实践让她觉得人工智能的确可以解决一些医疗行业的痛点，“看着项目一点点落地，我发现人工智能可以创造更多的可能性，通过实践努力把结果变得更好。”

值得一提的是，项目在2017年上海市三年行动计划中已经承担了筛查任务，如今与“一带一路”国际联合实验室-IDF合作，已经在全球36个国家地区中承担糖尿病筛查工作。“目前都是以公益形式进行合作，我们也在为系统进行二级和三级医疗器械的申请。”吴怜颐说道。

这一项目是本届“钱学森杯”优秀项目之一，比赛也是上海交通大学为第十六届“挑战杯”全国大学生课外科技学术作品竞赛而筹备的校内选拔赛。

除了上述项目外，另有灼伤瘢痕刺入式冷冻治疗仪、全降解镁合金骨折内固定螺钉等项目关注了医疗领域，这些项目将成为参与“挑战杯”的“新鲜血液”。

​青年报·青春上海记者 周胜洁/文 受访者/图

编辑:梁文静

来源:青春上海News—24小时青年报