从实验室走向落地诊断，「依未科技」发力AI眼底检查

编辑：顿雨婷

眼底影像检查对于大多数人来说都会比较陌生，但其实目前眼底检查可以检查出超过60种疾病。诸如血糖、血压偏高的患者会出现全身毛细血管出现变化，毛细血管和神经的微小病变。眼底包含人类少有的直接暴露在外的神经与血管，通过光学的模式可以直接观察眼底情况，从而进行诊断。眼底影像检查的无创、直接以及高效使这种方式长期成为辅助医生进行诊断的工具。

36氪近期接触到的「依未科技」就是一家通过人工智能技术进行眼底检查的公司。依未科技通过大量病例的医学积累，进行长期的机器学习构建AI数据库以及检测标准模型，推出了AI影像专家，可以根据眼底照片直接给出具体的不正常现象以及病灶信息，辅助医生进行判断。

眼底图像

较之于传统的人工阅片，依未科技AI眼底检查在检查的准确性、病种多元性以及效率上有较大的提升。

1. 眼底照片的检查较之于CT等影像检查需要更加细致的观察，人工阅片难免会出现遗漏，因为往往病症就体现在一个微小的出血点或是渗出点上。依未科技的AI眼底检查准确率可以达到90%。

2. 一个医生全天阅片量在几十张左右，而依未科技的AI可以做到10秒完成一张眼底照片的分析判断。

3. 传统眼底检查阅片多为眼科医生，跨科知识背景也较为贫瘠，容易造成误诊、漏诊的情况。AI影像专家可以根据医学积累学习提供跨学科的诊断建议。

依未科技量化的眼底AI分析报告

依未科技AI眼底检查通过图像数据标注告诉医生具体的患者眼底出血点、渗出点以及其他阻塞异常情况，并结合出血点面积、位置以及常见的对应病症给出病灶推断。相较于传统的阅片过程，医生手中拿到的是经过处理的量化报告及诊断建议，将会减少医生的阅片成本以及提高诊断效率。面对极其紧缺医生资源，医院怕迫切的需要诸如此类手段减负。

2012年依未科技CEO柯鑫团队针对眼底检查开始研发，2015年柯鑫团队率先在国内完成糖网病自动筛查系统并与医院进行合作。依未科技的AI团队具有微软亚洲研究院、中科院、清华等研究平台背景，医学团队专家来自协和医院、同仁医院、北京视觉研究所等机构。

依未科技创始人CEO柯鑫告诉36氪：“我在2015年与同仁医院合作开发系统的时候，AI影像诊断准确率已经超过90%了。但是我们也发现基层眼底照片拍照等能力很差，因此我们也开发了相应的照片质量检测系统，可以当场确认照片的质量，这也是依未科技技术得以落地的原因之一。”

国内AI眼底检查赛道内已经有不少创业公司，Airdoc、体素科技、致远慧图、上工医信等。业内针对于眼底检查的手段以及方法类似，如何使AI眼底检查技术更好的落地是诸多竞品的差异体现之处，已有部分企业尝试从医院、保险公司、制药企业、健康管理企业进行产业协同，大范围复制已经成功的应用场景和商业模式。

国外AI影像赛道内也有独角兽级别的玩家，谷歌等公司曾在这一领域发力不浅，但是从实验室走向落地诊断的企业很少。今年4月份谷歌曾自曝利用机器学习来筛查糖尿病性视网膜病变临床结果不佳（查看更多资讯请点这里）。

依未科技目前为上海240个社区医院提供眼底影像的照片质量检查支持，本月初依未科技在云南昆明与当地眼科医院、保险公司及设备厂商开展了超过3万人的眼底筛查，并希望逐渐复制这种检查模式，推动眼底检查的落地。对于创业型AI眼底检查企业而言，B端较之于C端对于眼底检查的认知更清晰，如何通过诸如保险公司等B端用户变现将是发展的重点之一。

柯鑫表示，依未科技并不会只落地在大城市，而会逐步拓展到中国的一些二三四线城市。因为那些地区的眼科检测能力、医疗资源更加匮乏，人工智能要做的就是去赋能基层实现AI价值。

依未科技2019年下半年已经与中国数十家医院确定了合作关系，也有了百万级别的业务收入。其目前主要通过B端获取利润，客群集中在医院、大型企业和体检中心中，后续会逐步拓宽客群。柯鑫表示，依未科技希望通过与B端用户建立合作，让B端用户去教育消费者，依未科技仍然将专注于于技术服务商的身份。

配图来源：Pexels