为了让老人更方便地筛查青光眼，我决定做一个APP，结果在第一次试用时就陷入了沉默 | 谢昕然 17岁
科技
摄影
2024-08-05 16:40
北京
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病人在检查过程中每打一次退堂鼓，
都可能意味着一次可能导致不可逆伤害的延迟诊断。
大家好，我是来自人大附中的谢昕然。每年过年，我都会回到我的老家，浙江衢州的一个农村。由于家中有很多成员都是医生，我也想要为医疗贡献自己的微薄力量。于是我在去年冬天申请去我叔叔工作的卫生院做志愿者，辅助医生和护士为病人做眼部检查。在卫生院做志愿服务的过程中，有一个病人让我印象非常深刻。当时有一位老爷爷来卫生院，说自己的眼睛不舒服。于是我就协助护士给老爷爷拍摄眼底照片，筛查青光眼。来筛查青光眼的患者大多是老人家，但因为老人家眼皮比较松弛，容易遮挡拍摄，得到一张有效的眼底照片很困难。于是我需要帮着固定老人家的眼皮，方便护士拍照。我和护士不断地提醒说：“爷爷，往下看”，但爷爷始终无法配合。把我急得家乡话、普通话一起用，甚至连手语都用上了。当时还在过年期间，爷爷三番两次说不查了、要回家，想和家人一起过年。但最终，我和护士的耐心安抚和反复劝说还是留住了爷爷。终于在40分钟以后，我们拍出了一张有效的眼底照片。忙碌的一天下来，疲惫之余我感到庆幸。因为我觉得筛查完以后，这些老人家们就能够得到及时的诊断治疗了。我拿着拍出来的照片去问我叔叔：“通过这张照片，卫生院的眼科医生是不是就可以筛查诊断了？”但是我叔叔却回答说：“眼科医生？卫生院连眼科都没有。”我听到后非常震惊，原来我以为艰难的拍摄只是诊治青光眼的第一个难关。因为农村缺少眼科医生和高级的眼科诊疗设备，这些照片还得被送出去，经过专业眼科医生的诊断才能返回结果，这又要耽误很久的时间。那一刻，我感觉我好像费力地越过一座山丘后，却发现后面才是真正的高山。那天晚上，我仔细地查阅了关于青光眼的文献资料。我发现青光眼是一种潜伏性很强、会因延迟治疗带来不可逆伤害的疾病。这种病可能潜伏在看似毫无异样的双眼下，但在几年后突然发作，甚至致盲。因此，青光眼的早期诊断非常重要，它可以帮助病人抓住干预的黄金时期，避免青光眼带来的后续不可逆的后果。我想到，在农村不可避免地会面临专业医生短缺和设备技术欠缺的状况，病人在漫长而艰难的检查过程中打的每一次退堂鼓，都可能意味着一次可能导致不可逆伤害的延迟诊断。也是从那个时候开始，我想到了可以利用我正在学习的AI技术来辅助青光眼初步筛查测试。我开始大胆地想，是不是可以利用AI技术，做一个可以根据眼底照片识别诊断青光眼的APP呢？这样的话，用户就能用手机拍下纸质版的眼底照片，上传到云端，由AI系统诊断后返回结果。如果这样的方法能够被应用在初步筛查中，可疑病例就可以及时寻求进一步的诊疗，眼科医生们在初筛的工作效率也会大大提高，不用肉眼观察眼底照片逐一初筛。基于之前学习过的机器学习课程，在学校老师的指导下，我查阅学习了大量图像识别相关文献，申请获取了足够的眼底照片医学影像资料数据。根据实验结果不断调试优化，我终于训练出了一个效果优良的初步诊断模型。我很兴奋，想要实践一下效果，于是打电话给在老家的奶奶，问她能不能发给我一张她拍的眼底照片，我会基于AI模型立即告诉她诊断的结果。过了几天照片发过来了。在看到照片的那一刻，我就明白我目前的设计完全高估了老年人使用手机的能力。照片不仅歪斜，还因为没完全对焦显得十分模糊。这样低质量的照片想必会使诊断精度受到干扰。那能否直接拿到电子版的原图呢？询问叔叔后我又了解到，因为操作复杂和设备不统一，医院是无法把电子版眼底彩照原图提供给患者的。于是，当奶奶抱着立马得到结果的期待问我什么时候把结果给她，我只能说再等几个月，还有问题要解决。精心设计训练出的诊断模型，面对实际使用时出现的照片质量问题束手无策。我的心情就好像这个图一样，复习完自信上阵准备考个好成绩，但是直接被第一题难倒了。我开始陷入深深的忧虑之中。我的APP受众群体是老人，而我在设计时高估了老年人使用手机的能力，那这到底还有什么实用价值呢?面对着之前从未预料到的问题，我很快就重新打起精神，开始思考如何去完善APP来解决这个问题。我想到，可以在诊断前，设置图像预处理模块，提前解决掉照片歪斜和模糊的问题。这个模块涉及到与之前AI机器学习非常不同的领域，于是为了解决问题，我又自学了计算机视觉形态学等课程，调研透视转换、基于塔克分解的图像去噪方法等等。最终，我通过反复的实验，设计出了预处理中的校正和去噪两个模块，让老年人无法拍摄上传高质量照片的问题也得到较好解决，并最终返回比较准确的诊断结果。之后，我也成功帮奶奶的眼睛照片进行了初步筛查测试。我又在想，想要检验APP到底好不好用，只用身边的老人做测试可能不太够，应该多找一些病例检验和完善诊断的准确率，也希望这个APP能够帮助到更多老年人。于是，我开始通过网络联系医院，看能不能找到专业的眼科医生来帮助我们测试。最后我联系到了来自湘雅医院的眼科医师，从医生那里我得知，我在这一年里努力研发的APP是她所知的第一个可以通过价格低廉的眼底照片自动进行青光眼诊断的平台。她希望并鼓励我的APP能够尽快优化调整，让它可以真正帮助到边远地区医疗条件不成熟的病人们进行青光眼诊断。有了专业医生的指导和帮助，APP的进一步的调整和优化有了比较快的进展。在我最开始产生做眼底疾病诊断模型这个想法时，就调研了一些目前已经存在的模型平台。我对这些平台进行了测试，他们的准确率从65%-81%不等。而我所研发的APP在同样的测试中的诊断准确度已经可以达到93.01%了。在看到测试结果的那一刻，我认定这一年的辛苦调研和实验都值得。在今年回家过年时，我继续参与了不同卫生院的志愿活动，在社区初筛中对于APP进行实验验证，并对APP进行改进完善。最开始接触AI的时候，我便被AI的强大力量震撼，从预测蛋白质结构的AlphaFold，到前些天发布的已经落地实施的AI多癌诊断……近些年来，AI的飞速发展体现了它解决社会问题的强大潜力。正是因为这样，我对AI的学习和研究十分着迷。在探索AI助力青光眼初筛的过程中，我有幸感受到了AI跨学科解决实际问题的力量，并尝试用AI为边远地区的潜在病人带来明亮。未来我会继续探索APP的完善和实验验证，我也期待在未来继续学习，见证AI为人类社会带来越来越多的明亮，让世界更加美好。文章和演讲仅代表作者观点，不代表格致论道讲坛立场。“格致论道”，原称“SELF格致论道”，致力于非凡思想的跨界传播，旨在以“格物致知”的精神探讨科技、教育、生活、未来的发展，由中国科学院计算机网络信息中心和中国科学院网络安全与信息化办公室主办，中国科普博览(中国科学院科普云平台)提供技术支持。欢迎关注格致论道官网: self.org.cn，微信公众号: SELFtalks，微博: 格致论道。
