参天和鹰瞳Airdoc计策互助协议签约现场

资源短缺，基层眼病诊断率亟待提升

随着我国经济的发展，人口老龄化以及生活习气的改变，年事干系性眼病、代谢干系性眼病正日益凸显，已成为中国当前紧张的致盲性眼病，个中糖尿病视网膜病变、病理性近视、青光眼、老年黄斑变性和白内障等患病比率不断上升。

以青光眼为例，其是环球首位不可逆致盲性眼病。
干系数据统计，近年来我国青光眼患病人数持续增长，2020年患者数或已将近2200万，占环球的1/4，个中致盲人数将超过1/4。
青光眼早期诊断十分困难，由于发病隐匿，早期难以创造，它又被称作是“盗走光明的小偷”，一旦患病，将严重影响患者的身心康健和生活质量。

对付眼科疾病而言，早期创造、早期诊断、早期治疗是预防眼病致盲的关键。
要做到青光眼等致瞎眼病的早诊早治，不但须要依赖医师的专业水平，还须要精准有效的检测设备赞助诊断。
但我国眼科面临着年夜夫资源短缺，且分布不屈衡的寻衅。
国家卫健委数据显示，目前我国仅有4.48万余名眼科医师，且大部分眼科年夜夫集中在一、二线城市，三、四线城市的专业年夜夫，尤其是眼底病年夜夫特殊匮乏。
因此，青光眼等致瞎眼病的高患病率，高致盲率与诊断水平不高之间的鸿沟，急迫须要一种新技能来填补。

强强联手，科技助力探索普惠医疗

视网膜是人体中唯一可通过无创办法直接不雅观测到血管和神经的部位。
通过视网膜图像，可以判断患者是否患有青光眼或者其他多种眼底疾病，乃至全身性疾病的情形。
因此，基于眼底照片的检讨手段是糖网、青光眼等眼部疾病筛查的主要办法。
在此根本上，人工智能深度学习技能可以将有名眼科专家的聪慧和履历凑集起来，并能打破地域的限定，实现优质医疗资源的下沉，做事更广大的患者。

这次参天和鹰瞳Airdoc启动计策互助，致力于为缓解这一现实困境供应一个高效、便利的办理方案，即通过人工智能视网膜筛查技能及便携眼底相机的推广运用，赞助基层年夜夫提高眼部疾病诊断效率和质量。

本次计策互助将利用鹰瞳Airdoc视网膜拍摄硬件设备，操作大略、全科年夜夫或护士只要经由大略培训即可采集影像。
与此同时，基于视网膜影像人工智能识别的早期检测、赞助诊断及康健风险评估办理方案，可以快速、无创地通过视网膜创造早期康健风险成分，从而赞助年夜夫高效、高质地进行眼底疾病评估，对基层地区青光眼等眼部疾病风险的早期创造、早期干预、早期治疗起到重大促进浸染。

现场演示便携眼底相机设备利用

参天公司将充分发挥其在眼科领域积累的丰富履历和广泛渠道，向全国医疗机构的干系科室推广和发卖便携眼底相机，为中国的基层医疗系统供应精准、优质、平价，且具有保障的眼底筛查设备及配套办理方案。

发布会上，参天中国区总裁山田贵之表示： “人工智能技能赋能医疗影像行业进行迭代，而参天通过这次互助，考试测验规模化推广人工智能检测设备，实现智能技能在眼科领域的覆盖及运用，是对‘眼科+AI’的一次创新实践。
这不仅契合了参天‘做社会的创新者’企业新愿景，同时也能真正助力中国眼科生态系统的发展。
”山田贵之还透露，参天将新设“医疗康健科技部”，进一步丰富中国产品和业务构造，为中国的眼科患者供应更全面的办理方案。

参天中国区总裁山田贵之致辞

鹰瞳Airdoc创始人张大磊亦表示，“鹰瞳Airdoc与参天的互助，不仅是上风的互补，也是理念的契合。
鹰瞳Airdoc的义务是‘让康健无处不在’，致力于将智能科技转化为规模化的现实运用，创造社会代价。
这次互助将结合眼科领域专业公司参天的推广网络，驱动人工智能视网膜筛查进入到更多真实的运用处景中去，普惠大众，做事广大年夜夫和患者。
通过赋能精准诊断基层运用，双方将推动眼部疾病早诊早筛，共建变革性的智能医疗模式，终极实现系统性的创新。
”

鹰瞳Airdoc创始人张大磊致辞

专家热议，AI如何赋能高效医疗

近年来，医学影像AI领域发展迅速，尤其是眼底影像AI领域，受到了业界和学界的广泛认可。
《中国青光眼指南（2020年）》便指出，随着我国科技的进步和发展，人工智能和5G技能的不断成熟，履行包括青光眼在内的综合眼底筛查，将是未来相对经济的新型筛查模式。

发布会上，都城医科大学附属北京同仁医院眼科王宁利教授高度肯定了人工智能视网膜风险评估对提高全国基层眼病诊治率的意义，“通过促进眼病预防、尤其是在基层致瞎眼病的预防，减少致盲，是我国公共卫生的一大目标。
而人工智能技能带来的医疗影像行业智能迭代，将更好地赋能基层医疗，实现我们向目标的迈进。
”

复旦大学附属眼耳鼻喉科医院孙兴怀教授表示，“中国医学AI发展非常发达，驱动我国现有医疗模式创新变革。
积极打造数字化、智能化的人工智能检测系统，并加以大范围推广运用，能有效帮助基层医疗机构提高疾病筛查和诊疗随访效率，填补专业人力不敷。
”

中山大学中山眼科中央林浩添教授则提出了他对人工智能在眼科医学中的期许：“参天与鹰瞳Airdoc的互助，将充分发挥新技能、新产品的创新上风。
双方通过整合医疗行业信息化履历、技能实力和运用网络，也为实现人工智能医疗影像在多层级医疗机构的规模化运用及可持续发展，供应有益参考。
”