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眼科巨头布局人工智能医疗,多个优质岗位等你pick!

hqy hqy 发表于2025-03-02 10:41:59 浏览17 评论0百度已收录

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2021年8月28日,国际眼科专业公司参天与视网膜人工智能领域领军企业鹰瞳Airdoc在上海举行战略合作签约仪式暨学术交流研讨会,双方将致力于提供眼部疾病综合解决方案,携手服务广大基层医生和患者,提高眼部疾病诊断率,助力中国基层眼健康水平提升。参天和鹰瞳Airdoc战略合作协议签约现场资源短缺基层眼病诊断率亟待提升随着我国经济的发展,人口老龄化以及生活习惯的改变,年龄相关性眼病、代谢相关性眼病正日益凸显,已成为中国当前主要的致盲性眼病,其中糖尿病视网膜病变、病理性近视、青光眼、老年黄斑变性和白内障等患病比率不断上升[1]。对于眼科疾病而言,早期发现、早期诊断、早期治疗是预防眼病致盲的关键。要做到青光眼等致盲眼病的早诊早治,不但需要依赖医师的专业水平,还需要精准有效的检测设备辅助诊断。但我国眼科面临着医生资源短缺,且分布不均衡的挑战。国家卫健委数据显示[1],目前我国仅有4.48万余名眼科医师,且大部分眼科医生集中在一、二线城市,三、四线城市的专业医生,尤其是眼底病医生特别匮乏。因此,青光眼等致盲眼病的高患病率,高致盲率与诊断水平不高之间的鸿沟,迫切需要一种新技术来弥补。强强联手科技助力探索普惠医疗视网膜是人体中唯一可通过无创方式直接观测到血管和神经的部位。通过视网膜图像,可以判断患者是否患有青光眼或者其他多种眼底疾病,乃至全身性疾病的情况。因此,基于眼底照片的检查手段是糖网、青光眼等眼部疾病筛查的重要方式。在此基础上,人工智能深度学习技术可以将知名眼科专家的智慧和经验集合起来,并能突破地域的限制,实现优质医疗资源的下沉,服务更广大的患者。此次参天和鹰瞳Airdoc启动战略合作,致力于为缓解这一现实困境提供一个高效、便利的解决方案,即通过人工智能视网膜筛查技术及便携眼底相机的推广应用,辅助基层医生提高眼部疾病诊断效率和质量。本次战略合作将运用鹰瞳Airdoc视网膜拍摄硬件设备,操作简单、全科医生或护士只要经过简单培训即可采集影像。与此同时,基于视网膜影像人工智能识别的早期检测、辅助诊断及健康风险评估解决方案,可以快速、无创地通过视网膜发现早期健康风险因素,从而辅助医生高效、高质地进行眼底疾病评估,对基层地区青光眼等眼部疾病风险的早期发现、早期干预、早期治疗起到重大促进作用。现场演示便携眼底相机设备使用参天公司将充分发挥其在眼科领域积累的丰富经验和广泛渠道,向全国医疗机构的相关科室推广和销售便携眼底相机,为中国的基层医疗系统提供精准、优质、平价,且具有保障的眼底筛查设备及配套解决方案。

发布会上,参天中国区总裁山田贵之先生表示:“人工智能技术赋能医疗影像行业进行迭代,而参天通过此次合作,尝试规模化推广人工智能检测设备,实现智能技术在眼科领域的覆盖及应用,是对‘眼科+AI’的一次创新实践。这不仅契合了参天‘做社会的创新者’企业新愿景,同时也能真正助力中国眼科生态系统的发展。”山田贵之还透露,参天将新设“医疗健康科技部”,进一步丰富中国产品和业务结构,为中国的眼科患者提供更全面的解决方案。

鹰瞳Airdoc创始人张大磊先生亦表示,“鹰瞳Airdoc与参天的合作,不仅是优势的互补,也是理念的契合。鹰瞳Airdoc的使命是‘让健康无处不在’,致力于将智能科技转化为规模化的现实应用,创造社会价值。这次合作将结合眼科领域专业公司参天的推广网络,驱动人工智能视网膜筛查进入到更多真实的应用场景中去,普惠大众,服务广大医生和患者。通过赋能精准诊断基层应用,双方将推动眼部疾病早诊早筛,共建变革性的智能医疗模式,最终实现系统性的创新。”专家热议AI如何赋能高效医疗近年来,医学影像AI领域发展迅速,尤其是眼底影像AI领域,受到了业界和学界的广泛认可。《中国青光眼指南(2020年)》便指出,随着我国科技的进步和发展,人工智能和5G技术的不断成熟,实施包括青光眼在内的综合眼底筛查,将是未来相对经济的新型筛查模式。

发布会上,首都医科大学附属北京同仁医院眼科王宁利教授高度肯定了人工智能视网膜风险评估对提高全国基层眼病诊治率的意义,“通过促进眼病预防、尤其是在基层致盲眼病的预防,减少致盲,是我国公共卫生的一大目标。而人工智能技术带来的医疗影像行业智能迭代,将更好地赋能基层医疗,实现我们向目标的迈进。”

复旦大学附属眼耳鼻喉科医院孙兴怀教授同样表示,“中国医学AI发展非常蓬勃,驱动我国现有医疗模式创新变革。积极打造数字化、智能化的人工智能检测系统,并加以大范围推广应用,能有效帮助基层医疗机构提高疾病筛查和诊疗随访效率,弥补专业人力不足。”

中山大学中山眼科中心林浩添教授则提出了他对人工智能在眼科医学中的期许:“参天与鹰瞳Airdoc的合作,将充分发挥新技术、新产品的创新优势。双方通过整合医疗行业信息化经验、技术实力和应用网络,也为实现人工智能医疗影像在多层级医疗机构的规模化应用及可持续发展,提供有益参考。”

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