“利用肽积木AI技术，13-15秒就可以完成一张眼底图片的病灶标记，而医生需要3-5分钟，在保证准确率的前提下，速度提高20倍左右。对于严重缺乏眼科医生的中国医疗现状来说，未来该技术的普及会极大改善中国眼底1.1亿糖网病患者筛查困难的情况。”

肽积木创始人柏文洁在接受动脉网采访的时候，这样阐述自己产品的意义。中国糖网病筛查的市场是怎样的？肽积木又是如何利用AI进行糖网病筛查、诊断的，为此，动脉网进行了跟踪报道。

肽积木创始人柏文洁

柏文洁告诉动脉网，从AI的角度来说，选择糖尿病引起的视网膜病变，也就是糖网病这个领域切入有两个方面原因，第一是糖网的眼底数据可获取性强。

国际上各种各样的公开数据集上均有着比较多的数据。比如Kaggle比赛，之前一次比赛就有8万张片子，而且包含不少分类。除了Kaggle之外，其他比较知名的包括ADCIS、DRIVE、STARE、HRF、DRIONS、DIARE数据库，也在做相应的整理。

整个公开市场和行业内能找到的数据集接近有十万张眼底片子。这为很多深度学习或者说人工智能的创业企业提供了一个相对好的数据集。

第二，只依据糖网眼底图像就可以比较靠谱得判断患者的病情。如果政策允许的话，利用AI技术研发出来的眼底图像诊断系统就可直接进入治疗环节，作为一种工具帮助基层医生或者三甲医院的医生进行眼底糖网疾病的筛查和诊断。

而其他部位例如肺部疾病，病情相对复杂，即使利用AI筛查出肺结节，也需要结合临床信息进一步判断疾病种类，无法直接作为治疗指导。

从市场需求来说，据世界卫生组织（WHO）的报告，中国约5亿人成年人处于糖尿病前期，糖尿病患者约有 1.1 亿人，糖网患者有3000万，每年糖尿病患者都需要进行两次糖网筛查，每次费用在100元左右，那么每年糖网筛查市场规模达到200亿人民币。

这么高频率的筛查是因为患糖尿病10年以上者眼疾的概率是60%—70%，15年以上者眼疾的概率是80%。其中一部分有可能失明甚至眼球摘除。

因此糖尿病患者定期进行眼底病筛查很有必要，患者早期出现糖网都没有自觉症状，而经过眼底病筛查，能够发现糖网，早期干预，以最大限度地保住视力。

糖网病患者多，眼底筛查需求量大，但是我国的眼科医生却少的可怜。2016年的时候中国只有3万名眼科医生，其中专业做糖网筛查的就更少，因为单纯的糖网筛查是一个技术含量并不高的工作，学习一段时间医生就能掌握，但是医生是要追求新技术和科研的，所以愿意在糖网筛查的岗位上一直工作的医生就很少。

糖网筛查目前最大的问题是基层严重缺乏专业医生，三甲医院专家忙不过来，读片的时间有限。人工智能系统的目的是帮助医生筛查、诊断，目的是作为一种助手。

柏文洁是一个大数据领域的连续创业者，曾是大数据公司信柏科技和时趣互动运营核心创始成员，正是看到了眼底糖网筛查诊断的机会、市场需求和痛点，组织了一支人工智能专家团队，创建了以 AI 辅助医疗影像诊断的肽积木，目前公司团队有十余人。

柏文洁表示，在产品方面，肽积木推出了人工智能辅助阅读医疗影像平台、医疗大数据人工智能训练平台以及面向 C 端客户的人工智能眼底读片 APP。

人工智能辅助阅读医疗影像平台是一款面向不同医疗机构的低成本高效辅助阅片工具，利用人工智能技术，可实现秒级精准阅片，并可根据影像结论实现疾病诊断、分级诊断、病灶标识、病例自动生成、治疗方案建议及病情发展预测等全环节的诊疗辅助工作。

医疗大数据人工智能训练平台，包含数据的整合清洗、标记平台的标记、机器人快速训练和标准接口应用四大模块。在实现对医疗影像及标注数据的高质量采集的同时，可开放给从业医生进行数据标注并训练成辅助诊断的机器人，辅助科研成果形成，帮助医生获得他们想要的结果。

面向 C 端客户的 APP——糖网病自查利器“糖积木”，病人可以根据自己在医院进行相应检查得到的图像，上传至肽积木的 “糖积木”APP，从而快速获得患病等级及病灶分析，即获得第二诊断意见。柏文洁表示，C端客户的自查是免费的，但是如果患者需要上门检查服务，或者需要远程的专家读片，就需要支付一定的费用。

在诊断速度上，肽积木利用AI技术在13-15秒就可以完成一张眼底图片的病灶标记（医生是3-5分钟），即使包括病例生成、病灶判断和分级都不超过30秒。

对于产品准确率的问题，柏文洁告诉动脉网，在某些特定的病灶，比如渗出或者出血，系统的准确率可以达到97%，识别能力超过医生。当然，这种表述是为了方便大家理解。在实际情况中，医生需要结合病人的更多信息做出最终诊断，非AI所能替代。

柏文洁告诉动脉网，现在眼底糖网筛查急需一种行业标准：企业或者医院搜集一定数量的由各种质量的眼底照片组成的影像数据，聘请一批专家来做标注，做好等级分类。然后再将这些图片输入各个创业公司的眼底AI辅助诊断、筛查系统，对比系统与专家的标注结果，这样出来的准确性才有意义。

高质量眼底图片

低质量眼底图片

不然各家的数据质量不同，数据好准确率自然高，但是在实际应用中系统会面对各种各样的眼底影像，如果这个影像质量差，那么准确率就不敢保证。

肽积木现已和中山眼科、北京协和医院、同仁医院、北京大学人民医院、北大医院、解放军总医院（301）、广东省人民医院等十余家三甲医院达成眼科人工智能方面的战略合作，并与20多家基层医院进行数据与产品的落地合作。

在盈利模式上，肽积木正在探索两种方式，一种是按诊断次数收费，另一种是为医院引流获取提成，这两种模式都是向医院收费。

2017年1月，肽积木获得了某医药集团的数百万天使投资，现在正在进行新一轮的融资。未来，肽积木要将C端的模式探索明确，产品也将拓展到眼科的各个领域，比如青光眼、白内障。