人工智能视网膜识别，发现早期脑肿瘤风险

　　大健康领域一直被认为是人工智能主要应用场景之一，从疾病的预防、疾病的筛查诊断、到手术机器人再到术后康复，都可以发挥重要的作用，并且人工智能在某些领域已经成功发挥巨大作用。今年9月份，人工智能技术在工作中已经成功发现早期颅内肿瘤风险患者。

　　颅内肿瘤是发生在大脑内的神经系统肿瘤，严重危害我们的生命安全，据柳叶刀子刊《神经病学》(Neurology)研究文章显示，全球最大规模脑肿瘤统计发现，在全球范围内，中国的发病及死亡人数双双第一。

　　通过腰椎穿刺、脑电图、神经影像学等众多方法检查，但是检测手段相对复杂，成本较高。通过视网膜检查是相对检查是发现脑肿瘤的一个体格检查方式，但是中国医疗资源有限，整个国家只有3.6万眼科医生，其中能视网膜的医生更加稀少，常规检查因为医生的稀少而不常规。

　　在国内，人工智能创业公司Airdoc将人工智能技术应用在视网膜识别领域，已经可以基于视网膜影像识别超过30种健康风险，可以在早期发现青光眼、白内障等高致盲眼健康风险，并且可以发现糖尿病、高血压、心脑血管等慢性疾病在视网膜的异常表现，并且可以通过视网膜发现颅内肿瘤的风险。

　　Airdoc的人工智能技术已经在全国一百多家爱康国宾体检中心内为体检用户提供健康风险筛查。今年9月份发现一例视网膜异常——视乳头水肿，疑似脑肿瘤风险患者，用户在北京宣武医院经脑部核磁确诊为颅内恶性肿瘤，现已经完成了手术，术后视乳头水肿已经消退，恢复良好。

　　30-40岁是颅内肿瘤的发病高峰，大部分颅内肿瘤早期症状不明显，是诊疗难度最大的疾病之一。据GLOBOCAN估计，2018年全球新发脑癌和神经系统癌病例超过296800例，不到全球1800多万新发癌症病例的2%。人工智能算法+视网膜拍照技术提供了一个直观、高效的健康风险筛查工具，实现了脑肿瘤的长期有效管理。让脑肿瘤筛查变得简单、可行和低廉，有利于脑肿瘤的早发现、早干预和早治疗，大大提高患者的生还率。