今年6月,由愛爾眼科等發布的一份《國民手機用眼行為大數據報告》顯示,截至去年12月,我國網民規模達7.72億,其中手機網民規模達7.53億,佔比達到97.5%。參與調查的數萬名網友,平均每天看電子屏時長近6個小時,佔全天時間近1/4﹔每天使用手機的次數達108次。即一天24小時中,每13分鐘就會使用一次手機。長期近距離用眼導致青少年近視等眼健康問題越來越嚴重。
與此同時,在近視防控領域,眼科專業醫生資源不足的情況相當嚴重。據中華醫學會眼科分會統計,到2014年底,我國有眼科醫師約3.6萬名,視光師不足4000人,而且全國70%的眼科醫生集中在大中型城市,基層眼科醫生數量很少,遠不能滿足市場需求。“眼科醫生更多精力花在眼病治療上,對於近視防控有心無力。”有業內權威眼科專家指出,近視防控更多是社會工程,光靠醫生難以承擔。
基於圖像識別技術,眼科人工智能醫療發展迅速,此前大部分的AI醫療產品仍集中在視網膜眼底病變診斷領域。不過已有人工智能企業在提前布局。去年8月,醫療人工智能企業Airdoc與溫州醫科大學附屬眼視光醫院啟動眼視光人工智能聯合研發基地時,雙方首期合作項目就包括青少年近視進展智能預測。Airdoc創始人兼首席執行官張大磊當時向記者透露,這一項目基於目前可獲得最完整數據集——來自溫醫大附屬眼視光醫院從2000年至今的充足可支撐的數據量驗光記錄,建立人工智模型,根據多個維度預測3-17歲少年近視兒童從當前到18歲的視力進展。近日,Airdoc副總裁張京雷則向記者透露,近視預測的AI產品已與北京一家醫院在探索落地合作。
人工智能如何預測近視?中山大學中山眼科中心人工智能學科帶頭人、博士生導師林浩添教授指出,近視篩查本身不難,難在近視預測。每個人的近視發生都有一定規律,但如何找出這種規律,需要有高質量的診療數據去學習。林浩添教授透露,中山眼科中心拿出了100多萬的診療數據給機器學習,其中相當一部分數據存在連續性。通過深度學習和驗証,“AI眼科醫生”目前不僅在越秀區一家社區醫院落地,並且已經進入學校開展近視防控工作。“最近我們去了越秀區一間小學,AI預測結果初步顯示,這些小學生近視風險比例還比較高。”林浩添教授指出,提前預測近視,可以對近視的發生提前進行干預。
張京雷指出,我國眼病診療市場規模在400億左右,而近視防控等眼健康市場預計規模在十倍以上。如此巨大的市場潛力,預計將吸引更多資本關注。