“互联网+”丨湖大学子用算法留住光明

行雁书

第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛“青年红色筑梦之旅”赛道金奖项目《DR-TimeRing全生命周期的糖网（DR）智能助手》，通过使用便携式眼底相机拍摄患者视网膜照片，依托团队研发的深度学习模型和算法，形成自有的DRLearning模型，可准确、高效地开展糖网筛查活动，识别率已达到93.5%，灵敏度达到90.23%，特异性达到90%，达到国际领先水平。目前，已申请发明专利3项，软件著作权8项。
眼底相机成本由20万元降低至3-5万元，检测费用由500元降低至18元，检测时间由1天缩短至3分钟，极大地减轻患者的经济负担，改善患者用户体验，提升医疗资源利用效率。
团队合照
一架“望远镜”式的照相机，一台平板电脑，就可以完成三甲医院才能完成的视网膜病变筛查；操作仅需一个人，简单一拍，就可以帮助更多糖尿病患者及时治疗从而避免失明；检测费用从500元降低到18元，检测时间由1天缩短为3分钟……我校《DR-TimeRing全生命周期的糖网（DR）智能助手》，提出针对糖网病（因糖尿病引发的视网膜病变）的人工智能算法，帮助社区和乡镇卫生院的基层医生通过便携式眼底相机，准确高效地开展糖网筛查活动，目前已赋能1200余名基层医生，完成筛查62000余人次，16500人得以及时治疗，避免276户因病返贫。
程序员成了光明使者
据IDF（世界糖尿病联盟）统计，目前我国约有1.14亿糖尿病患者，约占全球糖尿病患者的27%，是世界上糖尿病患者最多的国家。

在一次聚餐时，项目领队火生旭偶然间和别人聊起了糖尿病并发症。“那是第一次意识到糖网病的可怕”，火生旭说。目前我国因糖尿病引发视网膜病变的患者已达4000万，而且农村人群患糖尿病病率增长迅速，加之患者对于疾病的重视程度不够、基层医疗资源有限等问题，因糖尿病而失明的病人在逐年增多。
“糖网是致盲的首要病因，如果能够定期筛查，提前做好糖网防控，就可以帮助更多患者免于失明。但是，由于路途遥远、花费过大，农村的糖尿病患者很少会选择进大城市进行眼部检查。很多患者因此贻误病情，甚至因病返贫。“我国还有20%的县级医院没有眼科，全国只有不到3.8万名眼科医生，与糖尿病患者比近1∶3000。这些都使得该病定期筛查、早期发现难以实现。”
医生正在运用眼底相机进行筛查
火生旭说到，他一个堂叔患有糖尿病，视力逐渐变差，误以为是近视，起初都不知晓是糖尿病引发的视网膜病变导致视力下降，后面到几家医院检查才发现是糖尿病引起的。也许是曾经“感同身受”，帮助患者的想法在他心里种下了一颗种子，最终萌发。火生旭和一群学习软件工程专业出身的同学和师兄弟们组成了团队，一帮“程序员”踏上了“计算机+医学”探索之路，试图发挥专业优势，用人工智能、云计算等方法研究怎样做好糖网防控。“我们团队也加入了工商管理、运营、市场、策划等方面的成员。”，团队成员莫进侠说。

9个月12万余张照片，得出最优算法
由于学科跨度大、对糖尿病等医学领域了解不多，在前期准备阶段，团队成员除了学习研究大量的医学论文和专业资料案例，也常常会到医院眼科门诊咨询专家，实地观察学习。为了抓住一切机会向专家咨询研究中遇到的问题，火生旭会在中午买盒饭，与医生一起吃，甚至在医生去病房的路上也聊上几句。“通过自我学习和医院的实践，我现在对糖网了解的更全面了”，火生旭调侃道。
从2017年开始，团队成员花费了9个月进行算法开发和研究。在研发过程中，他们遇到的最大的困难便是算法的准确率。“起初我们的算法准确度只有82%左右，灵敏度也不高”，莫进侠说，为了提高准确度，大家不断进行算法优化和迭代，用了8万余张眼底照片对算法进行演练，之后用4万余张验证准确性，识别率达到93.5%。
团队和罗静医生在讨论
此外，如何将拍好的眼底照片和相关数据实时上传，并达到同步更新也给团队带来了挑战。通过大量的查找权威资料，询问有关专家，团队将难题一个个攻破了。连续加班连轴转，对于团队的每个人来说，这都是一个不断和自己的意志较劲的过程。
回想起为项目奋斗的无数个不眠之夜，莫进侠说：“大概这就是湖大精神和团队精神吧。当我们很累的时候，会聊聊学校的故事和大家共同的回忆。即便是在低落的时候，我们都始终记得我们是一个团队，要一起去把这个项目完成，不能轻易放弃。”