目前医疗资源分配存在不平衡问题，一种能够突破地域限制的儿童常见眼病筛查与管理系统显得尤为突出。该系统通过一张眼部正面照片即可实现全面的眼部疾病检查，为早期筛查、诊断和治疗提供了可能性，有助于促进医疗资源的公平分配。
系统开发背景与初衷
儿童眼病筛查的传统流程较为复杂。2024年伊始，上海第九人民医院、上海人工智能实验室及医利捷公司携手，共同研发了一套相关系统。在此之前，技术人员和医生需携带设备前往学校进行筛查，这一过程耗时较长，效率不高，且准确性不足。新系统的推出，正是为了解决这些问题。
系统已在16个地区展开验证工作，进行临床试验，并收集基层实际数据用于模型性能的进一步优化。此系统有望从根本上破解传统筛查的难题，为更多儿童提供眼健康保障。
系统的工作模式与效果
该系统展现出显著效能。在去年10月，该系统成功进入西南及西北边疆地区，并准确诊断出一名7岁儿童患有上睑下垂。这一事实反映出，该系统在检测儿童眼科常见疾病方面具备一定的稳定性和可靠性。
此系统亦具备向一线医生推送管理建议的功能。据上海人工智能实验室的徐捷所言，该模式通过下放专家经验，有效减轻了基层医生的负担，并促进了其诊疗技能的提升。
系统利用大模型的愿景
开发人员希冀借助大型模型来分析眼部图像，以实现手术前后的愈合评估及向患者传达心理预期。该模型具备从视觉模型中提取关键特征并给出管理建议的能力。
未来期望，细分领域的小型模型能将自身能力反哺至通用型大模型。据上海人工智能实验室的青年科学家、副研究员徐捷所言，若输入充足数据，人工智能与医生在经验上可相差无几。此种情况或许能促成“通专结合”，进而培育出医生的智能助手。
AI与医疗关系现状
目前，人工智能尚无法取代医生这一角色。在医疗行业的应用中，AI的前端筛查功能是其初步推广的关键。尽管AI在医疗界已从视觉识别技术入手并广泛应用图像诊断，医生的职责依然不可或缺。
李国杰指出，患者期待存在一种智能体，该智能体能帮助他们理解医生的专业术语，从而获取医疗信息。然而，众多专病专科报告的解读仍需依赖医生的专业知识和经验，单纯依赖文献训练是不够的。
系统未来的发展期望
系统虽已取得显著进展，但仍期望其普及至家庭领域。李琳指出，若系统能在家庭中得到应用，便有望通过家庭式的早期筛查和诊断，有效控制眼部疾病的进一步发展。
未来，人工智能在诸如全息诊断和手术效果预测等领域的应用前景广阔。这将对优化手术技术产生显著影响，并可能引发整个医疗行业的重大变革。
AI在医疗更广泛的思考
若对AI的信任程度如同对医生的信赖，那么大规模AI在医疗领域的应用将指日可待。尽管AI在辅助医疗方面已取得显著进步，但要想获得全面信任，仍需克服诸多挑战。
该系统揭示了人工智能与医疗行业合作的前景潜力。关于如何具体促进人工智能在医疗领域的广泛应用，成为医疗和科技领域共同关注的议题。此系统对儿童眼科疾病防治可能带来的影响程度如何？诚挚邀请各位点赞、分享本文，并分享您的观点。
