2018年4月，FDA批准了首个基于人工智能的医学影像诊断产品IDx－DR，利用AI技术对眼底彩照进行分析，筛查眼底是否有轻度以上糖尿病性视网膜病变。这一突破性的审批揭开了医疗AI时代的序幕，也催热了眼科AI的研发。

人工智能领域巨头谷歌DeepMind团队也悄然布局眼科。2018年8月，DeepMind联合英国Moorfields眼科医院发布了一项眼科AI研究成果，可以准确识别50种眼科疾病，准确率可与顶级眼科专家媲美。基于这一框架，未来可实现全病种的识别。如今，DeepMind已着手将这一技术逐步实现商业化。

IDx已在眼底彩照上取得突破成功，为何DeepMind仍紧握这一场景不放？

Deepmind的选择

DeepMind所青睐的OCT技术，全名为光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，OCT）。被誉为继X线、CT和MRI之后又一大技术突破。其采用光学对生物组织的微观结构进行成像，分辨率接近组织病理切片的水平，又被称为为医学领域的光学活检。

相比于平面成像的眼底彩照，一次眼底OCT扫描即可生成成百上千幅眼底断层影像，相当于从“X光平片”升级到“CT”；它能提供精确的病灶性质、厚度及层次定位等医生无法通过肉眼观察到的信息，且无创伤、无辐射，因而已成为眼科医生的必备影像工具。据统计，到2020年，美国的眼科OCT检查量预计将突破2000万次／年。

眼底彩照与OCT数据对比

研究表明，基于三维的图像数据，OCT 图像AI分析可用于更多疾病的筛查与诊断。然而基于OCT数据进行人工智能研发有以下两大难点：首先，三维的体数据分析算法难于二维平面数据分析；其次，AI公司在获取OCT原始数据的过程中将付出高昂的成本。

在中国，眼科OCT设备生产厂家都几乎没有开放数据接口，其市场几乎被进口设备所垄断，AI公司想获得原始数据更是难上加难。

那么中国“智”造能否打破本土OCT市场被进口设备垄断的僵局，并实现眼科OCT领域更全面的人工智能诊断呢？

深度与广度并存

OCT成像扫描速度的快慢直接决定了最终的成像质量和分辨率。OCT技术也从最早数百次／秒的时域激光技术、现在主流的几万次／秒的频域激光技术，发展到了最先进的几十万次／秒的扫频激光技术。

目前，全球仅有两家进口品牌，德国Carl Zeiss与日本Topcon推出了基于扫频激光技术的顶级眼科OCT，扫描速度为10万次／秒。其中，日本Topcon的Triton获得了中国二类医疗器械的注册证，而Zeiss的Elite 9000仅在欧美销售。

近日，一家名为视微影像的国内公司，在上海发布了一款集成人工智能的高端眼科OCT设备VG200，该产品将扫描速度大幅度提升至20万次／秒，好比“64排CT”升级为“128排CT”。

OCT扫描速度对照

同时，在单次检查中防止医生漏查眼部疾病，视微影像升级了其OCT产品的视野。其新发布的VG200拥有56°扫描范围，支持16mm扫描，图像采集范围比现有主流产品大至33％，en face影像的分辨率为国外顶级产品的4倍，可同时覆盖眼底的黄斑区与视神经，并能以更高的质量去进行后续的三维重建。

视微影像创始人彭先兆博士用一个身边的例子阐述了OCT广角的重要性：“我的一位代理商朋友对视微影像的设备非常感兴趣，便用VG200进行了OCT检查，结果显示他的脉络膜良好，而视网膜的边缘有一丝脱落的迹象。通过调整固视灯，改变角度对脱落部分进行二次扫描，竟发现这里存在大范围视网膜脱离。在此之前，他从未感觉到眼睛的异样，而常规的检查也无法触及视网膜边缘。若非这次偶然，极有可能会错过及时治疗的机会。”

16mm 高清线扫描

基于深度学习的AI辅助诊断

硬件的突破能在物理层面上提供最坚实的支持，而在医疗资源缺乏的大环境下，医生还需人工智能技术对这些信息进行解析，解决三维重建与诊断方向的问题。

眼球呈层状生物结构，但脉络膜下边界和巩膜之间的边界模糊，这导致脉络膜的病理影像分层非常困难，传统的算法很难对边界附近的影像进行分类。对此，视微影像运用基于深度学习的Deep LayerTM技术对视网膜的各种正常和异常层次进行识别，并辅助医生进行三维重建，大大缩短了医生处理影像信息的时间。

当每一台设备落地医院，视微影像便拥有了一个有效的数据流量入口。通过这个端口收集到的脱敏数据具有高质量、结构化、一致性等优点，有利于人工智能辅诊产品的训练。而视微影像人工智能产品将随着硬件设备的推进表现出更为优异的辅诊性能。

彭先兆博士对此表示：“现有的人工智能产品，大多针对有限的病种进行识别，外挂于影像软件或PACS系统之外，并且难以解决设备普适性的问题。而我们的产品，将集成于我们自身的设备影像软件之内，基于我们自身设备的高质量标准化数据，逐步实现对眼底50多种眼底病全病种的覆盖。这将是一款真正临床实用的人工智能辅助诊断。”

标准、丰富的数据库保证了人工智能的诊断质量，同时也将直接降低OCT技术的使用成本，让其应用领域更容易向下延伸。

“AI作为一个划时代的技术，没有人否认它的未来，但到目前为止，整个行业仍缺少经过实践检验的盈利模式。对于那些专注于影像软件的公司而言，盈利两个字是一个巨大的考验。在现阶段，视微影像把经营的重心放在硬件的销售方面，在生存的同时开拓AI技术的深度并摸索潜在商业价值。”

因此，在推出VG200后，视微影像将加强顶级眼科中心合作与宣传，让更多眼科医生了解国内也拥有搭载最先进的扫频技术的OCT产品，以求扩大医院装机量，增加数据采集点。

而在人工智能方面，视微影像将识别到的结构与病变数据结合进行训练，不仅提供疾病辅助诊断，还可以提供疾病的量化数据（大小、体积、前后变化和转归），这将成为视微影像与一流人工智能企业合作的重要基础。

人工智能分层

五年磨一剑

2014年初，拥有十余年硅谷研发经验的光学系统专家彭先兆博士和医学图像算法专家李冰博士，在硅谷成立了一家OCT初创企业，致力于整合尖端光学设计、影像算法、人工智能、云平台等前沿技术，为医患提供基于OCT技术的医学影像解决方案。

在国家政策支持下，2015年公司总部迁至洛阳国家大学科技园，并定下八字目标：视微如著，见微知著，取名为视微影像。公司于2015年入选洛阳市“河洛英才”计划并获得数千万元财政支持，于2018年完成数千万元 Pre－A 轮融资。

作为企业的主要创始人，彭先兆博士专注于领导系统与光学设计的研究，拥有14年硅谷研发工作经验。他1995年本科毕业于北京大学物理系， 2002年获得美国俄勒冈州立大学光谱学博士学位。

团队的联合创始人李冰博士负责公司的管理、软件与算法研究。他1999年以福州市高考理科状元考入北京大学电子学系，并于2007年获美国弗吉尼亚大学图像处理博士学位，拥有3套医疗图集软件著作，3项美国专利，为视微影像影像处理方向的研发作出了极大的贡献。

五年来，种种技术上的突破均基于视微影像对临床需求的深入理解及其深厚的技术储备。如今，VG200的技术水平可与业内顶级OCT产品媲美，甚至部分超越。今年视微影像还将携手国内顶级眼科专家，亮相国际眼科展会，为世界带去中国的医疗硬科技。

据了解，视微影像还将继续研发40万次扫频OCT、扫频生物测量仪等前沿技术，保持硬件科技的先进性，并通过完美的软硬件整合，不断提升产品的核心竞争力。

文 ｜ 赵泓维

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