在某些情境下，人工智能的深度学习能力已超越医生。近年来，多家企业源源不断地向领先技术领域注入大量资金，尤其是那些希望降低成本、改善患者健康的公司。市场情报公司Tractica的数据显示，2018年医疗人工智能技术领域的投入为21亿美元，预计到2025年这一数据将超过340亿美元。

《眼科》期刊曾发布一组数据，揭示近视的覆盖率和严重性，并预估了发展趋势。2050年世界上近50亿人会患有不同程度的近视，覆盖了全球一半的人口（49.8%）。高达10亿人面临着眼睛失明的高风险（9.8%）。

除了激光手术，目前为止近视并不能被治愈。但近视能否提前预测，根据患者情况个性化进行人工干预？人工智能瞄准了这一千亿市场开始布局近视筛查和预测。

雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，目前已有医疗人工智能企业Airdoc等布局近视防控市场；另外中山大学中山眼科中心的“AI眼科医生”已经开展近视预测，青少年未来10年近视度数也将有规可循。

供需矛盾

一直以来，眼科疾病的诊疗需求与眼科专业医生数量之间存在较大矛盾。据行业报告显示，2000年到2050年，由高度近视发展至失明的病例数量将增长7倍。

然而在近视防控领域，眼科专业医生资源不足的情况相当严重。据中华医学会眼科分会统计，到2014年底，我国有眼科医师约3.6万名，视光师不足4000人，而且全国70%的眼科医生集中在大中型城市，基层眼科医生数量很少，远不能满足市场需求。

更残酷的一个现状是，大多数的眼底病患者，根本不知道自己已经患病。越是偏远、越是医疗水平差的地区，越缺乏专业眼科医师。因为全国只有三万余名眼科医生，而在这三万名医生中，有鉴别眼底照片能力的只有几千人，且大多集中在医疗条件较好的城市。

因此，在近视检测领域，既缺乏专业医疗诊所、又缺乏专业眼科医生和眼底照相设备，近视检测一直很难大规模普及，尤其是基层。而AI技术在医疗检测领域的应用，被视作解决这一问题的突破口。

AI赋能眼视光检测

据雷锋网了解，近日人工智能企业Airdoc联合星创视界、以色列视光高科技厂商Visionix、台湾明达医学和帮桥医疗器械五方在北京签署战略合作，共同打造应用眼镜店的“新三件”——眼底照相机、多功能眼健康筛查仪、数码裂隙灯。

眼底相机：基于数百万张医学影像，邀请300多位教授进行交叉标注，构建了深度神经网络模型。在Airdoc  AI算法下，只需大约2分钟，眼底照相机就可以实时预测30余种慢性病，诊断准确率在97%以上。

多功能眼健康筛查仪：以色列Visionix研发的自动多功能综合检眼仪，利用军用卫星核心技术，云计算和AI服务由Airdoc提供，该设备可在大约2分钟内筛查眼部上千数据，形成关于双眼度数、昼夜视差、视疲劳、白内障、青光眼、圆锥角膜相关的风险报告

数码裂隙灯：作为检查角膜必不可少的仪器，由于操作复杂，眼前节健康筛查一直以医院为主。星创视界与裂隙灯厂商苏州帮桥打通系统，宝岛眼镜会员可通过裂隙灯接入Airdoc AI算法，Airdoc宣布联合星创视界联合应用和开发正式开启数码裂隙灯相关的眼前节AI开发算法。

2018年7月宝岛眼镜母集团星创视界引进Airdoc AI识别算法，AI首次被大规模应用到眼镜店场景中。星创视界集团拥有线下1200家门店，创造了家门口的服务场景，降低使用门槛。用AI复制医生经验赋能眼镜店，可以增加眼保健可及性。

设备厂商以色列Visionix、台湾明达医学和苏州帮桥，都将与Airdoc进行软硬件结合。Visionix的自动多功能综合检眼仪，云计算和AI服务也由Airdoc提供；明达医学的眼底照相机将与Airdoc、星创视界一起搭建视网膜筛查平台；为了更适合眼镜店使用，帮桥医疗器械减小裂隙灯显微镜设备的体积和面积，并通过AI技术不断升级自身产品。

未来宝岛眼镜会蜕变成怎样的眼健康筛查中心？其他视光企业是否会陆续参与其中？在AI的赋能之下，在行业龙头星创视界的率先示范之下，我国眼视光行业充满了无限的可能。

AI医生的“超能力”

日前国内研究人员发现了中国青少年近视眼发生规律，通过人工智能机器人输入孩子间隔一年的两次视力，就能预测孩子未来10年的近视风险及度数。

发现这一规律的是中山大学中山眼科中心主任刘奕志教授团队。刘奕志教授团队，利用百万医学验光大数据，发现了真实世界中的中国青少年近视眼发生发展规律，创建了近视眼人工智能预测模型，可精准预测青少年近视的发展，对青少年近视的有效干预和防控具有重大意义。原创论文于2018年11月6日在国际医学杂志PLoS Medicine官网首页以推介文章在线发表。

近视的危害其实不仅仅知识视力模糊，近视眼一旦发展为高度近视，可导致视网膜变性、脱离等不可逆损害，严重影响孩子们的身心健康。但由于目前青少年近视眼研究数据量小，无法完全反映其发展规律，因此不能有效进行预测及早期精准干预。

如果可以早期预测其发展规律，通过增加户外活动等早期干预手段，就可减缓近视眼的发生发展，对降低高度近视的风险有重要意义。

以此为基础，刘奕志团队创建出了预测模型，运用随机森林算法进行机器学习，建立人工智能预测系统，可对近视进展趋势进行个体化预测，3年内准确率达90%，10年内准确率80%以上，也可提前8年有效预测高度近视，为近视眼的精准干预提供了科学依据。

雷锋网小结：人工智能的一大特点是“知其然不知其所以然”。人工智能可以读取海量数据，并能通过这些数据给出有价值的诊断结果，但对于诊疗过程背后的病理药理并没有深刻认知。在可预见的未来里，人类医生仍将是为患者诊病的主力。成熟的的人工智能技术，则使诊疗的过程更准确、更高效。