近年来，人工智能迅猛发展，极大推动医学机器人的临床应用，为解决医疗资源紧缺提供新思路。

动脉网了解到，5月4日，中山大学中山眼科中心的临床医生与研究者们研发了中国眼科首个人工智能诊断决策系统，只需要将先天性白内障患者眼睛的照片上传至云平台，通过AI机器人的深度分析和诊断，几分钟就可以出具诊断、风险评估和治疗方案。

目前该AI平台已临床验证了超过50名患者。诊疗准确率高达93%，达到专业级眼科医师水平。

眼睛作为体表器官，对眼睛的直观及影像学成像是眼病诊断最重要的组成部分。同时，配备高清摄像头的便携设备越来越普遍，使具有临床应用价值的眼睛图像成为最容易获得的医疗图像信息之一。

人工智能的核心技术（深度神经卷积网络）是依靠对大量图像数据的深度学习，因此，基于图像分析的眼病诊断是人工智能医学应用的重要突破口。

2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。

该人工智能程序，模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入到云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。原创论文2017年2月份在《Nature Biomedical Engineering》杂志作为封面文章（封面故事：前途远大的机器学习）发表，并作为该期精选新闻。

记者了解到，学习的过程是通过对大量眼部照片——476张来自健康人的眼睛，410张来自不同程度白内障患者的眼睛，先是准确地作出是否病变识别，再对白内障患者的眼部照片，根据患病的位置、密度和区域评估疾病的严重性，提供相应的治疗建议。实验效果表明，人工智能对白内障患者的诊断正确率高达99%，并对97%的患者提出了正确的治疗方案。

基于这一人工智能平台，中山眼科中心于2017年4月开启“眼科人工智能诊疗”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。

先天性白内障等疑难复杂眼病，往往需要该领域专家才能准确诊治。目前我国医学专家多集中在大城市，优质医疗资源难以覆盖乡镇和社区。网络通讯和人工智能的发展，使优质医疗资源的拓展和辐射成为可能。

那么CC-Cruiser平台效果如何？经验证已达资深眼科专家的水平。开启人工智能诊疗，并使人工智能辅助诊疗系统与基层医院对接，有望使患者“仅需基层看病，即可享受专家级诊疗”。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高专家协诊效率。目前CC-Cruiser已在 3 家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。

“患者会拿到两张挂号纸，一张是眼科医生的号，一张是机器人医生的号。”研究团队负责人、中山大学中山眼科中心白内障专家林浩添表示，AI机器人目前承担了十几个号的工作量，主要是初次就诊的先天性白内障患者。

机器人和眼科医生出具的结果不一样怎么办呢？由三个专家组成的团队再对患者会诊，综合各方意见评估后出具治疗方案。

此外，中山眼科中心已经连接了包括西藏、新疆、云南、青海等边远省区的上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。

优秀专科医疗人才紧缺和培养周期长、分布不均、覆盖面窄等问题已成为阻碍医改主要瓶颈。三甲医院医生超负荷工作，基层医生的工作量却严重不饱和，这是我国现有医疗困境的真实写照。人工智能技术可以整合区域的医疗数据，辅助基层眼科医生进行诊断，为迅速提升基层医院的眼病诊疗水平提供新策略。

我国目前3万多基层眼科医生，在人工智能辅助诊疗系统推广应用后，诊疗水平有望得到迅速提升，变身“超级医生”。

同时，“广东省眼科诊断和治疗创新技术工程中心”拟在基层医生资源匮乏的地区，长期派出“专家级”的眼科人工智能机器人医生驻守，以提高和保障这些地区的眼科基础医疗水平。

中山眼科中心充分发挥自身医、教、研、防一体的架构优势，以开设眼科人工智能门诊为契机，推动诊疗模式的改革，为优质医疗资源的拓展和辐射提供了新思路。