百度携手眼科权威机构 成功揭榜人工智能医疗器械创新任务

8月5日,百度凭借国内首款进入注册审评阶段的多病种眼底辅诊软件成功入围人工智能医疗器械创新任务揭榜名单。日前,由国家工业和信息化部、国家药品监督管理局联合组织的“人工智能医疗器械创新任务”揭榜入围单位名单已完成了为期一周的公示。此产品由百度牵头,联合中山大学中山眼科中心、上海交通大学附属第一人民医院眼科、爱尔眼科医院集团股份有限公司这三家行业合作伙伴,依托旗下AI医疗品牌灵医智惠自主研发的“眼底照片眼部疾病辅助诊断软件”,参与“智能辅助诊断产品”申报并成功入选国家级揭榜单位。

百度携手眼科权威机构 成功揭榜人工智能医疗器械创新任务

眼底辅诊软件入围,打破单病种局限

多病种眼底彩照辅诊产品,开拓医学影像AI新纪元。百度“眼底照片眼部疾病辅助诊断软件” 适用于诊断筛查阶段,可以帮助基层眼科医生显著提升糖尿病视网膜病变(简称“糖网”)、青光眼样视神经病变和黄斑异常这三类致盲眼病的判断准确率,解决基层阅片人力资源不足、阅片准确率不高等问题。青光眼、年龄性黄斑变性、糖网是国内高频发的眼部疾病。数据估算,我国青光眼患者约2600万名,年龄性黄斑变性患者3000万名,糖网患者3000万至4000万名。不过,中国注册眼科医生仅4.48万名,且地区分布不均衡,很难满足庞大的眼病治疗需求。

相比已经获批的几款糖网单病种产品,成功揭榜的多病种产品具有更高的卫生经济学收益。据临床试验报告数据显示,对该产品适用的糖网、青光眼样视神经病变和黄斑异常这三类眼病,其灵敏度和特异度分别达到(94.8%,95.5%)、(89.1%,99.3%)、(90.1%,95.5%),同时还适配多款主流眼底相机品牌和型号。该软件可以对紧缺的眼科医生资源起到良好的补充,促进眼科分级诊疗,实现对国内主要致盲眼病的早发现早治疗,大大降低致盲率。

强强联合申报,加速AI行业落地

本次由两部委联合主办的首次“人工智能医疗器械创新任务揭榜挂帅申报”工作分为智能产品和支撑环境2个大类,又细分为智能辅助诊断产品、智能辅助治疗产品、智能中医诊疗产品等8个揭榜方向。该揭榜挂帅申报,面向全社会遴选掌握关键核心技术、具备较强创新能力的企业和科研机构展开,旨在推动人工智能技术与医疗器械深度融合发展,加速新技术、新产品落地应用。

百度联合中山大学中山眼科中心、上海交通大学附属第一人民医院眼科、爱尔眼科医院集团股份有限公司等行业合作伙伴参与本次申报。三家机构均有丰富的眼科AI经验和长期深入合作基础,实力强劲、资源丰富、影响力大,将助力眼科AI这一新兴行业加速且规范发展。

中山大学中山眼科中心学科门类齐全、师资力量雄厚、医疗技术精湛、诊疗设备先进、科研实力强大,是国内领先、国际知名的眼科中心,是我国唯一的眼科学国家重点实验室的依托单位,我国首批眼科国家临床重点专科建设单位,曾获11项国家级科研成果奖,连续十年蝉联中国医院最佳专科声誉排行榜眼科第一。

上海交通大学附属第一人民医院眼科是国家眼部疾病临床研究中心(全国仅两家)、国家卫健委临床重点专科建设单位。在国家“十二五”重大专项项目的支持下,建成了国内首家、亚洲第二家整体临床研究水平达到国际规范要求的治疗眼底病新药临床评价研究平台——上海交通大学眼科研究所读片中心,独立承接了病理性近视亚太地区两项大规模三期研究的影像资料评估工作,累积形成国内最大的眼底病标准影像数据标记库。

爱尔眼科医院集团是全球领先的眼科医疗连锁机构和医教研一体化科技型企业。在全球有700余家专业眼科机构,眼科医生超5000余人,年诊疗量千万余人次、手术量百万余台,服务覆盖全球近30亿人口。长期致力于眼科及视觉科学的前沿引领技术探索、关键共性技术研发、实用新型技术转化。开发了具有自主知识产权的10余个眼健康临床医疗管理系统、近视防控工具性产品,累计为超1亿人提供了眼健康整体解决方案。

百度除了在技术上引领AI与医疗的深度融合,亦携手合作伙伴促进AI医疗应用的规范化、标准化发展。以本次AI眼底辅诊揭榜产品为例,百度与申报伙伴在科研、临床验证、医学指南、真实世界数据验证等方面形成了长期稳定的合作,依托中国质量检验协会共同发布业内首个《眼底彩照标注与质量控制规范》团体标准;最近,又依托中华医学会眼科分会眼底病学组权威发布《面向基层的人工智能眼底彩照黄斑区域病变体征筛查系统规范化设计及应用指南》,为行业规范健康发展推波助澜。

此次,百度携手眼科权威机构成功揭榜人工智能医疗器械创新任务,是人工智能技术与医疗器械深度融合发展的重要进展,促进新技术、新产品落地应用。百度“眼底照片眼部疾病辅助诊断软件”将广泛应用到医院内分泌科、基层医院等场景,辅助医生更好地开展对多种眼病的诊断和管理,高效地帮助眼病患者及时发现和诊断、及时干预和治疗,避免致盲风险,提升优质医疗资源的可及性,促进分级诊疗,普惠基层群众,解决基层阅片人力资源不足、阅片准确率不高等问题,切实造福患者,守护患者光明。


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