腾讯优图医疗AI：深度学习在防盲筛查中的应用与关键技术

腾讯优图医疗AI的研发与落地主要聚焦于利用深度学习技术在医疗领域特别是眼科领域的创新应用。该研究不仅涉及基础的科研进展，如探索深度学习在医疗影像小数据场景中的效率提升，例如通过MedicalNet这一医疗预训练开源模型，以及三维医疗图像的自监督学习方法——Rubik’sCube，这些技术旨在优化图像质量和临床参数计算。 防盲筛查被选作医疗AI落地的重要场景，因为大约有80%的致盲眼病是可以通过预防和早期治疗控制的，这涉及到巨大的社会经济成本。在中国，视力损害人口众多，且眼科医生资源相对匮乏，传统的筛查模式无法满足需求。腾讯优图开发的AI解决方案通过后台自动化分析，显著提高了筛查效率，平均每人检查只需50秒左右。对于医生而言，系统易于接入网络，操作简便，支持完善的阅片模式；对于患者，整个就诊流程顺畅，减轻了他们的负担。 AI解决方案采用多样的技术来解决眼科临床问题，包括疾病分类、特征检测和语义分割等国际领先的人工智能算法，特别关注糖网（糖尿病视网膜病变）和AMD（年龄相关性黄斑变性）等常见眼疾，以及罕见眼底疾病的检测。通过小样本学习方法，解决了由于数据分布不均导致的长尾疾病识别问题，并实现了全自动无监督域适应网络，能自动适应不同医疗机构的数据，确保跨中心数据的一致性和准确性。 知识图谱体系在其中扮演关键角色，构建了一个完整的视网膜疾病知识框架，涵盖了各种眼部疾病的诊断和理解。这种体系结合了最先进的技术，使得AI能够准确识别正常眼底、轻度糖网到严重阶段的病变，如糖网增殖，并通过特征可视化帮助医生进行远程复核，从而提高诊断的精准度和效率。 腾讯优图的医疗AI项目旨在通过技术创新降低医疗成本，提升医疗服务的质量和覆盖率，尤其是在眼科领域，为防止视力丧失和改善患者生活质量做出了实质性的贡献。通过构建全面且高效的筛查方案，它有力地推动了医疗行业的数字化转型，展现了AI在医疗健康领域的巨大潜力。