一周的大规模筛查「看病」3000人，AI眼科模型讲述了一个新故事

使用“手机看病”，这一听起来颇具科幻色彩的场景，实际上已进入现实。

2024年12月初，新疆喀什第一人民医院眼科专家阿布力米提·阿吉刚刚参加了这样一个由“智能手机医生”和“主导”的大型眼底疾病筛查活动。

在活动中，参与筛查的用户可以通过手机拍照了解自己的眼睛健康状况，填写病历和疾病，AI医生会给出初步的诊断意见。这位“手机医生”的背后，其实是一个大型眼科AI模型的辅助工具。这样，短短一周内，筛查活动就达到了3万多名用户。

在新疆喀什地区，白内障是当地最重要的失明眼病，受紫外线强、日照时间长等影响。但由于眼科专家相对缺乏，很多患者对眼病的关注度有待提高。通常情况下，他们只有在非常严重的时候才会想到去医院检查，从而错过了最好的治疗机会。

纵观整个中国基层地区，喀什的问题可能并非如此。因此，在我国，眼部疾病一直是政府和医疗行业非常重视的问题。2022年，国家卫生健康委发布的《十四五》全国眼部健康规划(2021-2025)》文件中强调，要“加强重点人群重点眼部疾病的预防”，如青少年近视防治、白内障复明水平、提高眼底疾病、青光眼等眼部疾病的早期诊断和早期治疗能力等。

如今，随着人工智能等前沿技术在医疗行业的应用越来越深入，以及更多新的辅助诊断工具的出现，眼病诊断和治疗将达到什么水平？

当眼病遇到大型眼科模型时。

眼睛是心灵的窗户。常规眼底检查和医生的快速介入不仅可以在眼科疾病的诊断和治疗中发挥作用——相关数据分析，而且近80%的眼底疾病实际上是可以预防和控制的；在内分泌等其他科室，眼底图像也可以作为重要的诊断工具。例如，眼底的血管、视神经等相关参数对糖尿病、高血压等器质性疾病的诊断也很有价值。

但是在国内，这样一套接诊流程却一直没有得到广泛的推广。

虽然很少有人有眼科疾病筛查的想法，但更重要的是，医院建立眼科的资源和成本投入巨大，国内眼科医生与患者的比例相差甚远。据新版《中国眼健康白皮书》统计，国内眼科专家数量仅为4.48万人，每5万人对应1.6名眼科专家。

在基层医疗市场的下沉中，这种情况尤为严重。2021年，首都医科大学附属北京同仁医院眼科中心团队对全国13400所二级、三级医院眼科门诊进行的调查显示，2009年新医改后，国内区域间医疗资源平衡问题确实有所改善，但眼科专家资源的发展在西藏等西部偏远地区仍“明显落后于其他省份”。

然而，医生的培养周期特别长。目前，在人力短板无法快速弥补的情况下，行业更需要的是能够准确、高效、广泛推广的眼疾诊断和治疗工具，以更方便的方式解决眼疾诊断和治疗问题。

在过去的两年里，AI大模型技术的出现可以算是恰逢其时。

事实上，眼部疾病高度依赖影像诊断，医生需要大量阅读电影，这决定了它是一门非常适合人工智能技术的学科。这也是往年第一批“AI 在医疗热潮开始的时候，眼部疾病领域曾经是各大企业竞相追逐的高地。

但由于技术水平和对医疗场景的认知有限，早期眼科AI诊疗产品的研发仍存在一些瓶颈，如缺乏标准化、高质量的眼病数据；算法模型对眼科图像数据的挖掘相对简单，因此AI技术无法充分发挥在新诊断目标选择和发现环节的作用；或者由于AI系统过于依赖图像数据，缺乏多源信息融合，导致诊断结果可解释性差。

这些缺陷最终导致筛查效率和准确性不足。或者，医生虽然可以实现远程咨询，但由于患者数量众多，短期内无法完成高质量的综合筛查。

但是现在，随着大语言模型的应用和发展，这些问题已经逐渐得到解决。比如阿布医生所在医院的这次筛查，使用了中山大学中山眼科中心(以下简称“中山眼科中心”)和华为联合开发的ChatZOC国产眼科大语言模型。

这个AI模型是基于国产升腾计算能力的产业化自主开发眼科。在眼科领域，中山眼科中心是行业内唯一一家直接接受国家卫生健康委管理的公立眼科医院，每年门诊人数超过120人，眼科数据积累深厚。华为的加入主要为咨询系统提供计算支持，协助ChatZOC模型的实践和推理，从而更有效地处理海量数据，完成复杂的计算任务，提高知识问答的科学性。

目前，该系统配备了许多先进的功能，如眼底图像质量控制、病变风险判断等。，可以解读视力、眼压、裂纹灯照相、眼底照相等各种检测结果，帮助居民及时发现隐性眼病。

医师用ChatZOC工具对眼病进行筛查

值得注意的是，从2023年3月开始，到12月华为开始参与联合研发，再到2024年6月正式发布，ChatZOC只用了一年多的时间就实现了这一功能。

中山眼科中心主任、医院院长林浩添教授表示，华为开始参与研究后，双方团队花了180多天时间攻克了100多个技术问题，迭代了几十个版本，最终将“模型技能提升了几倍”。目前，ChatZOC已经支持完成近150万次咨询，可以减少50%的检查和判断工作量。

在这个过程中，AI模型在医疗行业的应用终于从“通才”变成了理解眼病的“专业人士”，就像行业预期的那样。眼科诊断和治疗的变化可能会从这个开始。

ChatZOC进入“日常生活”，进行诊断、科研、教学。

就像“口袋里的眼科医生，中山眼科中心的所有前沿临床知识都是储备的”一样，阿布博士评论说，新助手ChatZOC。

在偏远地区，患者不再需要走很长一段距离或排号才能来到医生面前。在“预咨询-拍照确诊-后咨询-眼科问答”的实施模式下，患者只需要一部手机就可以获得ChatZOC专业眼科数字AI医生的实时在线咨询。

此后，真人医师将根据ChatZOC输出辅助诊断报告，有效地完成出诊，并立即通知病人异常现象，确保后续就医的可持续性。

在喀什的这次活动中，中山眼科中心团队和当地医生共同完成了对2所医院、3所学校和2个村镇居民的眼病集中筛查，覆盖3万多人，其中3000人完成了预诊。在筛查效果方面，35%的参与者被筛查出干眼症、屈光不正、白内障等疾病，数十人被转诊到大型医院治疗。

ChatZOC的“医生思维”之所以能在初步应用中取得这样的成就，是因为它与ChatZOC的“医生思维”密切相关。中山眼科中心数智化技术研发与应用部负责人林桢哲举例说明，很多患者对自己的病情并不了解。如果你想让模型真正帮助病人，你应该做的是“引导学生讲述病情”。

所以，与传统的AI模型不同，ChatZOC的AI医生不仅会关注病人的病情需求，还会关注病人的情感需求等问题。病人在这一过程中所感受到的，就像“与真正的医生交流”一样。

同时，ChatZOC模型不仅可以用于医疗辅助诊断，还可以用于教学、科研、数字医院建设等场景。完成流程优化后。

举例来说，在教学领域，医学生可以通过与ChatZOC的互动来模拟医患问答过程，培养诊断和治疗思维；在科研领域，ChatZOC还可以作为科研智能助手，为科研人员提供“一站式科研项目和工具管理”，促进科学交叉融合创新。

此外，随着政策的推进，数字医院的建设已经成为近年来医院发展的主流方向。在这一点上，ChatZOC还可以访问医院平台，为患者提供全天候的眼部健康咨询。目前的测试数据显示，在人力相同的情况下，ChatZOC协助模式下，服务患者的效率可以提高75%。

这种应用效果的实现主要是由于团队在模型开发过程中对医疗场景的深刻理解。华为相关领域专家表示，在开发大型医疗模式时，必须尊重医疗行业的知识产权，“让行业人士通过AI了解AI”。

“华为致力于做好三个行业基础:解决方案基础、生态基础和人才基础，支持中山大学中山眼科中心，用AI赋能医疗行业。”

帮助分级诊疗，大模型放大医疗“普惠价值”

在医疗行业，有一个著名的“不可能三角形”理论:在传统医疗生产力中，很难兼顾“质量”、“成本”和“效率”三个核心要素。他们分别对应的核心问题是三个核心问题:“好病”、“好病”和“好病”。

现在，虽然AI大模型还不能直接完成看病的全过程，但它已成为实现“不可能三角”的重要支点。

长期以来，区域间医疗资源的平衡一直是行业的追求。过去，“基层首诊、大病转院”在三级诊疗制度中的实施目的就在这里。但传统依赖人力的方式，仍然难以解决诊疗水平差异、医院等级划分标准差异等问题，导致患者不信任基层医疗水平，或者想“聚”到大城市的三甲医院。

比如在眼科诊疗方面，首都医科大学附属北京同仁医院眼科中心的研究中提到，目前国内东部沿海省份的眼科服务压力仍然明显高于西部地区，迫切需要“加强欠发达省份的眼科服务能力建设，让居民在当地得到治疗”。

现在，随着大模型的出现，一种以技术为主导的新型三级诊疗模式正在慢慢酝酿，这一状况有望得到改善。

依托于AI、AI模型主导的大数据、5G等底层智能技术的三级诊疗最新特点是患者可以“足不出门”完成基础疾病筛查，“与顶尖专家的医疗服务无缝衔接”。同时，在这个过程中，大模型可以根据自主学习能力给出诊断意见，为医生提供初步参考，从而提高工作效率。

基层真的可以“看好病”，这样可以让患者在形成对三级诊疗模式的信任基础的同时，真正实现医疗资源高效利用的初衷。

ChatZOC筛查结果

经过几个月的尝试，ChatZOC的确做到了让眼科诊疗领域率先成为大模型的“受益者”。

目前，中山眼科中心已与全国多家单位联合建立了基于眼科智能防筛诊疗的“倒金字塔式”三级诊疗体系，可覆盖眼科筛查、诊断、治疗、随访和预测的全过程:首先，患者可以通过移动终端在家进行智能眼科筛查，获得常见的眼科预防和护理知识科普；

二是系统内的基层医疗单位，将为病人提供相应的智能诊断服务；

若遇上无法解决的疑难病症，在第三层，中山眼科中心将与其它头部眼科医院联合提供专家诊疗服务。

今年以来，中山眼科中心在新疆、西藏等全国28个省/自治区的108个城市和农村地区，通过联合全国136家医疗机构发起的“百城光明行”活动，开展了眼部健康筛查、免费门诊等活动，服务近15万人，筛查出10万白内障、屈光不正等疾病患者。

"我们预计，选择ChatZOC眼科大型技术，将来可以为100多万眼病患者服务。"

本文来源于微信微信官方账号“36氪”，36氪经授权发布。

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