項目簡介：第五屆中國“互聯網+”大學生創新創業大賽“青年紅色築夢之旅”賽道金獎項目《DR-TimeRing全生命週期的糖網（DR）智能助手》，通過使用便攜式眼底相機拍攝患者視網膜照片，依託團隊研發的深度學習模型和算法，形成自有的DRLearning模型，可準確、高效地開展糖網篩查活動，識別率已達到93.5%，靈敏度達到90.23%，特異性達到90%，達到國際領先水平。目前，已申請發明專利3項，軟件著作權8項。
眼底相機成本由20萬元降低至3-5萬元，檢測費用由500元降低至18元，檢測時間由1天縮短至3分鐘，極大地減輕患者的經濟負擔，改善患者用戶體驗，提升醫療資源利用效率。
團隊合照
一架“望遠鏡”式的照相機，一臺平板電腦，就可以完成三甲醫院才能完成的視網膜病變篩查；操作僅需一個人，簡單一拍，就可以幫助更多糖尿病患者及時治療從而避免失明；檢測費用從500元降低到18元，檢測時間由1天縮短為3分鐘……湖南大學《DR-TimeRing全生命週期的糖網（DR）智能助手》，提出針對糖網病（因糖尿病引發的視網膜病變）的人工智能算法，幫助社區和鄉鎮衛生院的基層醫生通過便攜式眼底相機，準確高效地開展糖網篩查活動，目前已賦能1200餘名基層醫生，完成篩查62000餘人次，16500人得以及時治療，避免276戶因病返貧。
程序員成了光明使者
據IDF（世界糖尿病聯盟）統計，目前我國約有1.14億糖尿病患者，約佔全球糖尿病患者的27%，是世界上糖尿病患者最多的國家。
在一次聚餐時，項目領隊火生旭偶然間和別人聊起了糖尿病併發症。“那是第一次意識到糖網病的可怕”，火生旭說。目前我國因糖尿病引發視網膜病變的患者已達
4000萬，而且農村人群患糖尿病病率增長迅速，加之患者對於疾病的重視程度不夠、基層醫療資源有限等問題，因糖尿病而失明的病人在逐年增多。“糖網是致盲的首要病因，如果能夠定期篩查，提前做好糖網防控，就可以幫助更多患者免於失明。但是，由於路途遙遠、花費過大，農村的糖尿病患者很少會選擇進大城市進行眼部檢查。很多患者因此貽誤病情，甚至因病返貧。“我國還有20%的縣級醫院沒有眼科，全國只有不到3.8萬名眼科醫生，與糖尿病患者比近1∶3000。這些都使得該病定期篩查、早期發現難以實現。”
醫生正在運用眼底相機進行篩查
火生旭說到，他一個堂叔患有糖尿病，視力逐漸變差，誤以為是近視，起初都不知曉是糖尿病引發的視網膜病變導致視力下降，後面到幾家醫院檢查才發現是糖尿病引起的。也許是曾經“感同身受”，幫助患者的想法在他心裡種下了一顆種子，最終萌發。火生旭和一群學習軟件工程專業出身的同學和師兄弟們組成了團隊，一幫“程序員”踏上了“計算機+醫學”探索之路，試圖發揮專業優勢，用人工智能、雲計算等方法研究怎樣做好糖網防控。“我們團隊也加入了工商管理、運營、市場、策劃等方面的成員。”，團隊成員莫進俠說。
9個月12萬餘張照片
得出最優算法
由於學科跨度大、對糖尿病等醫學領域瞭解不多，在前期準備階段，團隊成員除了學習研究大量的醫學論文和專業資料案例，也常常會到醫院眼科門診諮詢專家，實地觀察學習。為了抓住一切機會向專家諮詢研究中遇到的問題，火生旭會在中午買盒飯，與醫生一起吃，甚至在醫生去病房的路上也聊上幾句。“通過自我學習和醫院的實踐，我現在對糖網瞭解的更全面了”，火生旭調侃道。
從2017年開始，團隊成員花費了9個月進行算法開發和研究。在研發過程中，他們遇到的最大的困難便是算法的準確率。“起初我們的算法準確度只有82%左右，靈敏度也不高”，莫進俠說，為了提高準確度，大家不斷進行算法優化和迭代，用了8萬餘張眼底照片對算法進行演練，之後用4萬餘張驗證準確性，識別率達到93.5%。
團隊和羅靜醫生在討論
此外，如何將拍好的眼底照片和相關數據實時上傳，並達到同步更新也給團隊帶來了挑戰。通過大量的查找權威資料，詢問有關專家，團隊將難題一個個攻破了。連續加班連軸轉，對於團隊的每個人來說，這都是一個不斷和自己的意志較勁的過程。
回想起為項目奮鬥的無數個不眠之夜，莫進俠說：“大概這就是湖大精神和團隊精神吧。當我們很累的時候，會聊聊學校的故事和大家共同的回憶。即便是在低落的時候，我們都始終記得我們是一個團隊，要一起去把這個項目完成，不能輕易放棄。”
“患者的每一份感謝，
對我們都是莫大鼓舞！”
項目研發成功後，團隊積極開展糖網智能助手的推廣工作，讓更多的患者獲得更便捷的醫療診斷。他們進入三甲醫院眼科門診，進行臨床篩查累計完成22300餘例，其中檢測出的
4650餘例在湘雅醫院進行了及時治療。他們沒有忘記做項目的初衷——幫助基層患者進行糖網病篩查，在貴州柏果鎮、湖南鳳凰縣等地開展健康扶貧公益篩查106場，幫助9000餘名患者及時治療。
基層實踐
除了幫助國內患者，團隊還積極響應國家“一帶一路”倡議。今年9月，他們應邀前往應斯里蘭卡中央省，開展“一帶一路-中國與斯里蘭卡眼病防控國際學術交流暨糖網人工智能篩查公益光明行”活動，完成公益篩查
350餘例，篩查發現糖網80人，幫助45人及時治療，12人免於失明。在活動期間，受到斯里蘭卡總統西里塞納的親切接見。“患者的每一份感謝，對我們都是莫大的鼓舞！”莫進俠還記得，在斯里蘭卡進行糖網篩查時，一位七十多歲的老人用中文對大家說了謝謝，“當看到越來越多的基層患者可以早日得到治療，越來越多的貧困村民也不會因病返貧，所有的辛苦都是值得的”。作為項目中年齡最小的本科生成員，餘心清說，每每看到師兄師姐們耐心地解答患者的問題時，都會感到異常溫暖，“即便是在團隊中做著最簡單的工作，我也能體會到項目帶來的意義”。
目前，糖網智能助手正在湘雅二醫院、貴州省人民醫院、貴陽市北京路社區第一衛生服務站進行初步的診斷和測試。依託團隊的深度學習模型和算法，智能助手的識別率已達到93.5%，達到了國際領先水平。火生旭說，創業不是一個人的孤獨旅程，而是將小我變成大我，讓越來越多的人受益的責任與擔當。
在未來，團隊會繼續推進糖網智能助手的普及與優化工作，用算法為更多糖網病患者留住光明。圖片/被採訪者提供
文字/楊雨凌 劉若雲
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