在第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛“青年红色筑梦之旅”赛道上，湖南大学《DR-TimeRing全生命周期的糖网（DR）智能助手》获金奖。

“计算机+医学”，3分钟可筛查视网膜病变。

红网时刻通讯员  杨雨凌 刘若云  长沙报道

一架“望远镜”式的照相机，一台平板电脑，就可以完成三甲医院才能完成的视网膜病变筛查；操作仅需一个人，简单一拍，就可以帮助更多糖尿病患者及时治疗从而避免失明；检测费用从500元降低到18元，检测时间由1天缩短为3分钟……

湖南大学学生研发的《DR-TimeRing全生命周期的糖网（DR）智能助手》，提出针对糖网病（因糖尿病引发的视网膜病变）的人工智能算法，帮助社区和乡镇卫生院的基层医生通过便携式眼底相机，准确高效地开展糖网筛查活动，目前已赋能1200余名基层医生，完成筛查62000余人次，16500人得以及时治疗。

在第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛“青年红色筑梦之旅”赛道上，该项目获得金奖。目前，已申请发明专利3项，软件著作权8项。

“计算机+医学”大学生走上探索之路

据IDF（世界糖尿病联盟）统计，目前我国约有1.14亿糖尿病患者，约占全球糖尿病患者的27%，是世界上糖尿病患者最多的国家。

在一次聚餐时，项目领队火生旭偶然间和别人聊起了糖尿病并发症。“那是第一次意识到糖网病的可怕”，火生旭说，因糖尿病而失明的病人在逐年增多。

糖网是致盲的首要病因，如果能够定期筛查，提前做好糖网防控，就可以帮助更多患者免于失明。但是，由于路途遥远、花费过大，农村的糖尿病患者很少会选择进大城市进行眼部检查。很多患者因此贻误病情，甚至因病返贫。

火生旭和一群学习软件工程专业出身的同学和师兄弟们组成了团队，一帮“程序员”踏上了“计算机+医学”探索之路，试图发挥专业优势，用人工智能、云计算等方法研究怎样做好糖网防控。“我们团队也加入了工商管理、运营、市场、策划等方面的成员。”团队成员莫进侠说。

9个月12万余张照片 得出最优算法

由于学科跨度大、对糖尿病等医学领域了解不多，在前期准备阶段，团队成员除了学习研究大量的医学论文和专业资料案例，也常常会到医院眼科门诊咨询专家，实地观察学习。

“通过自我学习和医院的实践，我现在对糖网了解的更全面了。”火生旭调侃道。

从2017年开始，团队成员花费了9个月进行算法开发和研究。

“起初我们的算法准确度只有82%左右，灵敏度也不高”，莫进侠说，为了提高准确度，大家不断进行算法优化和迭代，用了8万余张眼底照片对算法进行演练，之后用4万余张验证准确性，识别率达到93.5%。

临床筛查推广 累计完成22300余例

项目研发成功后，团队积极开展糖网智能助手的推广工作，让更多的患者获得更便捷的医疗诊断。

他们进入三甲医院眼科门诊，进行临床筛查累计完成22300余例，其中检测出的4650余例在湘雅医院进行了及时治疗。

他们前往贵州柏果镇、湖南凤凰县等地开展健康扶贫公益筛查106场，帮助9000余名患者及时治疗。

今年9月，他们还应邀前往斯里兰卡中央省，开展“一带一路-中国与斯里兰卡眼病防控国际学术交流暨糖网人工智能筛查公益光明行”活动，完成公益筛查350余例，筛查发现糖网80人，帮助45人及时治疗，12人免于失明。

“患者的每一份感谢，对我们都是莫大的鼓舞！”莫进侠说。

目前，糖网智能助手正在中南大学湘雅二医院、贵州省人民医院、贵阳市北京路社区第一卫生服务站进行初步的诊断和测试。依托团队的深度学习模型和算法，智能助手的识别率已达到93.5%，达到了国际领先水平。