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苹果|疫情下的慢病困境，医疗AI能破局吗？( 二 )

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体检率不足 ， 导致很多疾病的诊断率不高 。 《2021IDF全球糖尿病地图（第10版）》显示 ， 中国是世界糖尿病病人最多的国家 。 过去的10年间（2011年~2021年） ， 我国糖尿病患者人数由9000万增加至1亿4000万 ， 增幅达56% ， 其中约7283万名患者尚未被确诊 ， 比例高达51.7% 。 糖尿病的危害不仅是其并发症 ， 更在于会对我们生命安全带来危害 。 《2021年世界卫生统计》显示 ， 糖尿病导致的过早死亡率增加了5% ， 可见糖尿病早筛、早诊的重要性 。
同理 ， 另外一个患者人数更多的高血压 ， 同样面临患者自我知晓率不高的现状 。 《中国高血压防治指南2018年》指出 ， 我国18岁以上人群高血压知晓率仅为51.6% 。 若以2.45亿高血压患者数量计算 ， 意味着有超过1.2亿的患者并不知晓自身患有高血压 。
疫情再次来势汹汹 ， 面对众多慢病知晓率低的现状 ， 慢病的诊断和管理 ， 更加需要被正视 。
02
供给端新动力 ，
医疗AI推动规模化慢病早筛

中国60岁及以上人口占比快速接近20% ， 总人数超过2亿 。 在老龄化面前 ， 对于慢病的早诊至关重要 。 且对于慢病来说 ， 预防的效益远远大于治疗 ， 而预防的关键即在于早筛查、早诊断、早治疗 。
在慢病的早筛政策方面 ， 国家也在大力推动 。 2017年 ， 国务院办公厅印发《中国防治慢病中长期规划（2017-2025年）》 ， 明确提出“实施早诊早治 ， 降低高危人群发病风险”的策略 ， 促进慢病的早期发现 。 2022年4月15日-4月22日 ， 是第二十八届肿瘤宣传周 ， 本次的宣传主题同样是“癌症防治 早早行动” 。
但受制于检测手段和医疗资源 ， 慢病的早筛早诊 ， 依然有巨大的挑战 。 以糖尿病为例 ， 其主要检测手段是通过空腹血糖等血液指标来实现 ， 虽说目前糖尿病的检测已经逐渐实现了快速、精准、智能采集 ， 但仍需要采集血液作为检测样本 ， 而中国人对于这种“有创”的检测向来是避而远之 ， 导致糖尿病的防控工作进展的并不顺利 。
随着技术的突破 ， 慢病早筛的供给侧出现了新的动力 ， 对于慢性检测也更加简便、高效 。 以基因和人工智能为代表的新产品 ， 正在推动疾病早筛的落地 。 比如 ， 在抗疫的过程中 ， 基因检测发挥了重要作用 ， 但目前在疾病早筛的过程中 ， 依然以肿瘤和癌症筛查为主 。 而慢病的早筛 ， 则更加需要人工智能的发力 。
眼底视网膜是我们身体中 ， 唯一能够直接无创观察到微细血管的组织 ， 这意味着眼底可以直接作为心脑血管疾病的预警窗口 。 据悉 ， 通过视网膜可以直接发现包括糖尿病、高血压、心梗等超过200种慢性疾病 ， 对于慢病的早诊至关重要 。

△视网膜病变
首都医科大学附属北京同仁医院副院长魏文斌表示 ， 通过观察视网膜血管变化可以预测高血压和控制程度 ， 高血压人群较于健康人群眼底血管异常发生率高出近2倍 ， 血压动脉压平均每升高10毫米汞柱则视网膜血管异常5年发生率就高1.58倍 ， 且血管异常好转率也和高血压控制程度密切相关 。 若是能够将视网膜筛查普及 ， 将会大大提高慢病的筛查率 。
谷歌DeepMind曾经是最早参与视网膜人工智能算法研发的企业 。 2017年 ， DeepMind计划将自己的糖网人工智能算法用在印度 ， 「WIRED 商业大会2017」上 ， Google 的一个项目负责人表示 ， 该技术正开始应用到印度的一些眼科医院 。 然而 ， 因为印度的混乱的医疗环境 ， 以及产品检测病种单一 ， 导致这一项目夭折 。
相比较印度 ， 我国医疗AI有着世界上最好的临床环境 ， 从政府到一线医生 ， 大家都在积极拥抱医疗人工智能 。

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