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上市|最特殊的乡村医生 现在要去上市敲钟

万万没想到，只是参加一个科技展会，却能让人感到扎心 。
这一切的起因，要从活动中展出的一个故事讲起：
生孩子这件本应令人喜悦的事情，最终却演变成让一个家庭背负了十多万元的债务 。
而这一切的“元凶”，是一个叫做妊娠糖尿病合并高血压的疾病 。
正是因为它，还在孕期的故事主人公小琳（化名），不得不让腹中的孩子早产出生 。
而自己的视网膜也随之脱落，导致双目近乎失明，只能看到微弱的光芒 。
在得知这个故事后的我，心情久久无法平复 。
这到底是一种什么疾病？
于是带着好奇心，我在网上开始对它展开深入地调研 。
原来，妊娠期糖尿病引起的酮症酸中毒，再伴随高血压等症状，会导致视网膜病变的发生 。
更令人震惊的是，这还真不是个别现象：
39%病程超过15年的糖尿病女性，在妊娠期间会发生增殖性视网膜病变 。
而即便患有糖尿病不足15年，该病的发生率也高达18% 。
难道就没有办法预防吗？
有的，只需要及时接受检查即可 。
但问题也正是出现在了这一重要的环节 。
一来是因为许多在孕期的准妈妈，对这种疾病并不了解，直到出现症状了才去就诊，错过了最佳的治疗时机 。
再者，像故事中小琳所处的城市属于贫困地区，医疗资源较为紧张，能够检查和医治视网膜疾病的医生可谓是凤毛麟角 。
为了解决这种情况，一种“快、准、狠”的方法悄然诞生 。
他们将“专业医生”带到贫困县区
这种方式，其实就是预防 。
以妊娠糖尿病合并高血压为例，若是小琳能够在症状发生之前，及时做检查，便可以有充分的时间进行降糖和激光治疗 。
而且比起事发之后的10万元天价医疗费用，事前的定期检查和康复费用便显得格外经济有效 。
早筛查、早发现、早治疗，其重要性便可见一斑了 。
但刚才也提到了，目前全国各地的医疗水平不均是一个确确实实存在的客观问题（尤其是贫困地区） 。
在这种情况下，又该如何做好预防？
人工智能技术，便是一种破局之道 。
一家叫做Airdoc（鹰瞳科技）的公司，正在用实际行动，证明人工智能技术对于基层的重要意义 。
小琳所在的贫困县区，是Airdoc精准扶贫的对象之一 。Airdoc为他们带去了“视网膜检测仪” 。
上市|最特殊的乡村医生 现在要去上市敲钟
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但千万不要小瞧了这位“AI医生” 。
它是“学习”了数百万张视网膜影像，再由数百名资深医学专家亲自辅导（交叉标注），耗时多年才诞生 。
患者只要让它“看”一眼，便可以发现常见的眼健康风险，而且基于此，还可以分析全身性血管和神经健康所存在的风险 。
在为期仅仅4天的时间里，这位“AI医生”便“开着车”，为4个镇、600多位贫困群众提供了健康服务 。
如此效率，换作是人类医生恐怕无法胜任 。
那么Airdoc又是怎么做到的呢？
实时出结果，源自5年技术积淀
视网膜影像识别技术能评估健康风险，原理来自：
视网膜是全身唯一可以直接观察血管和神经的部位，而高血压、动脉硬化、糖尿病等重大疾病，都会引起血管的改变，包括视网膜血管 。
因此，针对该部位的检查，不仅能检测糖尿病视网膜病变、青光眼等眼底疾病，还能直接体现身体其他方方面面的健康风险，是临床诊断、病情随访的重要手段 。
然而，眼底筛查至今没能推广到三四线城市，根本原因在于：具备眼底病检查能力的专业眼科医生太少，广大地区医疗资源严重缺乏 。
如果用专业医生的诊断数据教AI学会识别视网膜影像，不仅能快速诊断结果，还能将资源批量应用到全国的中小城市去 。
这也是Airdoc成立的初衷 。鹰瞳Airdoc创始人、CEO张大磊在一次采访中表示：“成立Airdoc的初衷之一，就是因为家人曾遭遇误诊 。”
实际上，最初研发AI视网膜识别技术的不止Airdoc，一开始还有谷歌、IBM、Digital Diagnostics、Eyenuk等巨头，国内几家巨头也都进行过相关研究 。
尤其谷歌，在开发算法模型时，选择针对美国医院的视网膜影像数据集进行研究，相关模型精度在实验室可达90%以上，研究发表在JAMA等杂志上，引起巨大轰动 。
然而，这项技术面向医疗条件落后的地区，如东南亚时，出现了严重的“水土不服” 。
要知道，美国医院的高精度数据集，源于专业医生的拍摄技术、高配的硬件，导致谷歌算法模型对数据质量要求极高，同时只能适配昂贵的高精度眼底相机 。


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