我从眼科医生的视角来说，我国目前有超过 4000 万名眼底病患者，这些患者若得不到及时、规范的治疗，最终可能会失明。但是注册的眼科医生只有不到 50000 人，其中眼底专业医生不到 5000 人，在基层地区，专业的眼底医生更是匮乏。因此，眼底病患者的诊疗率非常低，平均规范治疗率不足 20%。要去服务这么大的患者群体，一定要用到新的解决方案和医疗模式，缓解日益增长的医疗需求与紧缺的医疗资源之间的矛盾。AI 就是一种新的解决方案。

眼睛是易于获取影像数据的体表器官，且眼科诊疗主要依据眼部图像数据。一般都是靠眼科医生人力识别这些眼部图像，发现其中的异常。但我们也可以训练 AI，利用深度学习算法，让它们学习大量的眼部图像，智能识别有病变的点位，从而能够代替眼科医生。

“眼部图像数据 +AI”的模式在眼病的筛查诊断中发展迅速，比如糖尿病视网膜病变是糖尿病最常见的微血管并发症之一，已成为致盲的主要眼疾。糖尿病患者定期做眼底筛查，早期发现眼底病变并给予及时治疗，可有效降低患者的视觉损害及致盲率。有一种 AI 诊断软件，用智能手机就能拍照，不需要连接网络，就可以直接在图形处理器上完成图像的离线处理，即使在资源受限的贫困地区也能进行大规模筛查。

刚做完白血病骨髓移植手术的患者，术后免疫力差，容易被巨细胞病毒盯上。会损害视神经，甚至导致失明。但不能确定术后什么时间会感染上巨细胞病毒，如果让所有白血病患者每隔一段时间就去眼科筛查，眼科的医疗资源服务不过来。而且因为他们免疫力差，外出就医容易被感染。如果为白血病患者提供 AI 眼底照相服务，再结合专家人工阅片，可以实现早发现、早干预、早治疗，用很低的治疗成本挽救病人视力。

高度近视人群和 50 岁以上老年人群是孔源性视网膜脱离的高发人群，对这两个人群进行大规模筛查非常有必要。但筛查需要经验丰富的眼底科医生，同时整个过程耗时耗力，所以很难作为一个常规的眼科检查应用用到大规模人群。而 AI 筛查的表现能达到 5 年经验眼科医生的水平。

我认为医生可以把 AI 当成一个助手，这个助手的作用是通过分析大量的临床数据，帮助医生对疾病进行定性，对疾病的严重程度进行分期、分级。从而减少医生的工作量，并降低误诊率。未来，随着算法的不断改进，数据库的扩充，AI 或可进化为具备独立思考和指挥能力的“智慧助手”，更好地为医疗健康服务。