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过去两年，大大小小的医疗AI企业层出不穷，但当爱尔眼科推出远程智能阅片平台——“目邻”时，许多人还是感到了意外。在国内以传统医院身份主导AI产品开发的，爱尔眼科似乎是头一家。
作为“目邻”项目的主导者，眼底病专家唐仕波教授同样是一个特殊的存在。主任医师、二级教授、博士生导师、国家杰出青年基金获得者、国务院特殊津贴获得者、德国洪堡基金获得者、卫生部有突出贡献中青年专家、千百十工程国家级学科带头人、卫生部德育先进工作者，美国视网膜专家学会成员……他身上有着太多的荣誉和标签。
唐仕波曾担任中山眼科中心副主任、眼科医院副院长，是一名正处级干部。2013年，他觉得自己的生活仿佛一眼就能望到头，希望生活轨迹能有所改变，创造更多的可能性，于是辞职走出了体制。
其实早在2012年8月，唐仕波教授就已经加盟爱尔眼科。2013年爱尔眼科与中南大学联合创办我国首个专业眼科学院，唐仕波正式出任中南大学爱尔眼科学院院长，并兼任爱尔眼科集团的总院长。
对于“目邻”这款眼底AI平台而言，爱尔眼科既是开发者也是使用者。作为“目邻”项目的主导者，唐仕波教授则身兼医生、老师和医院管理者三重身份。透过这些不同的身份和视角，唐仕波教授对于医疗AI会有怎样不同的看法呢？带着这些疑问，雷锋网在深圳爱尔眼科医院对他进行了一次专访。
爱尔眼科在人工智能领域的布局始于2016年1月，由其投资的两家公司极视互联和晋弘科技负责具体的产品开发。其中极视互联负责开发和运营阅片平台，晋弘科技提供眼底相机设备生产以及人工智能模型，爱尔眼科则通过分布全国的几百家医院为平台提供眼底照片进行学习。
爱尔眼科布局眼底AI的时间并不算早，同样主打眼底AI的初创公司Airdoc和Bigvision均在2015年就已经成立。但爱尔眼科有着后两者所没有的底气，那就是手握大量眼科数据。
爱尔眼科人工智能阅片平台系统最开始从DR(糖尿病性视网膜病变)入手进行研发，2016年1月至当年8月，系统学习了5万多张眼底照片，经过学习和模型调整，准确率达到82%。
随后，系统开始辨识AMD(年龄相关性黄斑变性)，再深入学习了4万多张眼底照片，DR诊断准确率达到93.3%。
2017年7月，爱尔眼科又宣布和英特尔达成合作。谈到这次合作，唐仕波教授表示，“当准确率提升到一定程度后，每提升1%都是非常困难的，不仅考验算法工程师的设计与灵性，也对学习数据量要求极高。”
英特尔的加入，将在爱尔眼科已有的人工智能识别成果基础上，结合眼科图像分析处理的特点，从处理器及相关硬件优化的角度，提供定制化的硬件解决方案，进一步提升DR和AMD筛查的准确性和效率，并在未来逐步扩展至如青光眼等其他眼科疾病诊断。
唐仕波教授介绍，目前“目邻”的DR识别准确率已经超过了95%。
长久以来，准确率一直是医疗AI备受关注又饱受诟病的地方。因为假如有100万人使用这款产品，按95%的准确率计算，就有5万人可能被误诊。假阳性尚可接受，毕竟还有医生把关，假阴性则有可能给患者的生命健康造成威胁，这也是很多医生不看好医疗AI的原因。
唐仕波教授认为，这个问题应该分两面看。首先，中国的医疗资源极度不均衡，而且这个局面一时难以扭转。北上广深等大城市拥有非常优质的医疗资源，但在广大基层和乡村，专业眼科医生十分短缺。而DR又是高发高风险的疾病，据粗略统计，我国的DR患者已超过2700万人。各地卫生部门虽然有意愿，也组织了不少社区筛查活动，但由于人手短缺并未达到预期的效果。
雷锋网记者在深圳爱尔眼科医院见到唐仕波教授时，他正在诊室里耐心地为患者看病。唐教授坦言，目前爱尔眼科的人员也比较欠缺，“我们正致力于培养一大批医疗辅助人员，帮忙做患者教育和患者筛查。”
他认为，在这样的背景下，即使眼底AI的准确率只有90%也是能够接受的。如果将它放到基层社区和乡村，就能帮助患者发现病情并及早治疗，这于群体是有益的。“我们应该先考虑惠及广大群众，而不是在某一个点上追求高精尖”。
当然，站在个体的角度，这样的准确率还不够，需要不断提升，无限趋近100%。
事实上，即便是最优秀的医生也无法保证诊断100%准确。医生与AI的不同在于，医生出错了需要担责任，AI出错了谁来负责呢？
唐教授认为，随着AI技术逐步发展成熟，国家自然会出台相关的政策和标准加以规范。任何事物的发展都需要过程，只有让医疗AI先发展起来才能披沙拣金，优胜劣汰出真正优秀的产品。只是医疗AI毕竟不同于一般商品，它关乎大众的生命健康，国家不可能完全放开。如何把握收、放的尺度，非常考验管理者的智慧。
唐教授介绍，迄今为止“目邻”已经在天津、长沙和深圳的20多个社区卫生中心落地应用。爱尔眼科派出了专业的工作人员到这些社区卫生中心进行培训。社区卫生中心的医务工作者采集眼底相片后上传到“目邻”系统，只需要几秒钟就能出结果。
“目邻”给出的结果中包含一个概率值，如果概率值在60%或70%以上，就意味着患DR的概率比较高。社区卫生中心的医务工作者会建议患者到专业眼科医院做进一步检查。
“眼底病变复杂多样，概率值低于50%的患者眼部可能也有一些病变，但不一定是DR。如果概率值只有不到20%，就说明眼部肯定没问题”。唐教授对雷锋网解释道。
与其他眼底AI公司不同，爱尔眼科不需要担心“目邻”的商业化问题，因为爱尔眼科本身就是“目邻”的使用者。
短期来看，“目邻”在基层社区筛查出的DR患者可以转移到附近的爱尔眼科医院接受治疗，直接为后者带来了客流。
目前爱尔眼科在全国共有200多家医院，其中归属上市公司体系的有70多家。去年4月的股东大会上，爱尔眼科曾表示，到2020年，将布局1000家县级医院。然而，中国的专业眼科医生严重短缺（2012年的一项统计显示仅有3.14万名），眼科医生的培养又无法一蹴而就。可以预见，爱尔眼科的扩张很快就将遭遇人员瓶颈。
唐仕波教授认为，虽然现在AI还无法替代医生，但它具有自学习能力，能够整合无数最优秀专家的经验；未来替代部分乡镇医院、县级医院的医生，或者分担部分预检查和术后复查的工作并非没有可能。甚至不排除最终AI比人类专家更为出色，未来患者找AI看病还要支付“专家费”呢。
唐仕波教授目前在爱尔眼科担任集团副总裁，作为医院的管理者，从集团的长远发展来看，布局AI无疑是非常必要的。
“无论AI多么智能，人类医生的温情始终是它无法替代的”，这是医生看衰医疗AI时经常提到一个理由。毋庸置疑，在未来很长一段时间里，AI只能充当医生的助手。优秀医生短缺的问题仍然客观存在，要解决这个问题就必须从源头——教育入手。
唐仕波教授除了在一线为患者看病，管理集团事务，也从事教学工作。他认为，中国缺的不仅是优秀的医务工作者，还有优秀的医务教学工作者。
医学院里采用的依然是一个导师带几个硕士生/博士生的模式，知识传播效率有限。假如能够开发一套AI系统用于医学教学，让每个学生都能够接受一对一个性化的教学，对缓解医疗工作人员短缺绝对大有裨益。
另外，医学生实习也是一大难题。学生在学校学习的毕竟是理论知识，必须通过临床实习来增加实操经验。但病人对实习生往往抱有排斥心理，担心其水平不够。这样一来，就形成了死局。唐教授认为，假如能够结合AI、AR等先进技术，开发一套实习系统，帮助学生缩短实习期，意义同样十分重大。
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