就像克隆了一个经验丰富的眼科医生，通过云服务完成自动诊断。近日，西安电子科技大学软件学院刘西洋教授团队与中山大学中山眼科中心林浩添医生团队紧密合作，研发了一个先天性白内障筛查的原型诊疗系统CC-Cruiser，这一研究成果登上了《Nature》子刊《Nature Biomedical Engineering》。

　　刘西洋介绍，对于很难获得高质量数据的罕见病来说，怎样在其筛查和辅助诊断过程中，让人工智能化身医生的“左膀右臂”呢？于是，刘西洋团队和林浩添团队在2015年3月开始先天性白内障机器诊断的合作研究。通过提炼医生诊断经验，研究人员研发了一个诊疗系统CC-Cruiser，并以云服务的形式辅助医生完成先天性白内障的自动诊断。

　　“与我们合作的是国内顶尖的眼科中心，医生诊疗经验丰富，汇集了数量堪称全球最多的先天性白内障患者病例。”刘西洋介绍说，“我们的研究就是通过将这种优质医生诊疗的经验凝聚到机器里，通过训练样本的形式让计算机进行深度学习，利用我们创建的系统，让更多患者能有机会接受高水准的医疗诊断和治疗。”

　　研究中，CC-Cruiser图片集采用了来自中国卫生部儿童白内障计划例行检查的部分图片，所有图片均由两名有经验的眼科医生独立地进行分类和描述，第三名眼科医生对分歧案例提供咨询。完成训练后，CC-Cruiser可以帮助筛查患有先天性白内障的患者，对患者进行危险评估等。

　　刘西洋告诉记者，对CC-Cruiser性能进行了5次测试，结果都非常出色。在和人类眼科医生的50例图像比较测试中，CC-Cruiser都做出了正确的诊断。CC-Cruiser的表现称得上是一名“合格的眼科医生”。他说，如果“克隆”出众多达到甚至超过医生平均水平的人工智能眼科医生来看片，医生则只需对结果做出确认，并在遇到疑难病症时再次诊断即可，这样一来筛查效率和质量将得到大幅提升。

　　在研究过程中，刘西洋团队开发了眼科疾病的信息管理系统，帮助自动搜集患者病历和影像数据，医生通过使用信息系统，也会不断搜集新的病历和新的疾病数据，这都为后续的研究提供了数据源泉。为了让偏远地区患者受惠，科研团队还开发了一套辅助诊断软件，将训练好的模型搬到了“云”上，用于先天性白内障的医疗服务管理。在这个系统上，普通用户也可上传自己的眼部图片，网站会当即给出诊断结果。为防止误诊和漏诊，每周会有专业医生会检查所有上传的案例。