Intelligent Screening and Auxiliary Diagnosis Technology of Diabetic Retinopathy
admin
2022-09-17
糖尿病视网膜病变智能筛查与辅助诊断技术
Intelligent Screening and Auxiliary Diagnosis Technology of Diabetic Retinopathy
技术编号
SH-024
提供单位
上海市第六人民医院
技术大类
其他技术
联系人
贾伟平
技术类型
其他技术
电话
13818888939
邮箱
wpjia@sjtu.edu.cn
适用范围
智慧医疗;糖尿病;人工智能;医学影像;
推荐单位
上海市科学技术委员会
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技术简要说明基于深度学习的糖尿病视网膜病变辅助诊断系统(DeepDR)通过深度学习和强化学习实现了对于眼底图像的自动判片和辅助诊断功能。用户通过免散瞳眼底相机获取患者彩色视网膜图像,上传至云端后,通过人工智能实时质量反馈提供医学影像数据质量分析报告,图片质量高则再通过深度神经网络算法自动分析病变分级,检测病变区域。该技术极大降低了基层医院医生的诊断难度和工作负荷,开辟了糖尿病的慢病管理以及精准防控的新路径。
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技术提供方上海交通大学附属第六人民医院/上海市糖尿病研究所
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技术主要指标信息软件功能:图像质量、DR分级、病变检测; 响应时间:≤10秒 DR分级准确性:≥95%; 兼容设备:Windows
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商业应用情况示范项目一(上海六院&国际糖尿病联盟):2019年与国际糖尿病联盟(IDF)达成一项国际合作,为中低收入发展中国家,特别是“一带一路”及其沿线国家提供糖尿病眼底并发症智能筛查服务。该项目覆盖包括“西太平洋、东南亚、非洲、中东与北非、北美与加勒比、中南美洲和欧洲”7大区域,目前已经在上述地区48个国家开展智能筛查与远程阅片。该项目累计完成1.4万人次全球多人种眼底数据筛查。
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希望在技术转移过程中得到的帮助/支持
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商业应用单位联系人/电话/邮箱
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设备投资通过手持眼底相机获取人工智能报告是一种非常低成本的糖尿病眼底筛查方案。该方案的优势是携带方便,能够深入基层社区或者偏远地区;成本低,手持眼底相机的成本要低于台式眼底相机;简单易行,该方案通过手持眼底相机即可对患者进行输入、采集、诊断,免去了复杂的电脑操作和数据对接。因此需要采购20台手持眼底相机用于试点和推广。单台设备10万元。合计设备投资200万元。
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年运行维护费用总维护费:62万元/年; 技术维护人工费:1.5万元/人月,24人月/年,每年合计:36万元; 云服务费:2万元/月,12月/年,每年合计:24万元 设备维修费:2万元/年
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投资回收期本技术项目所需投资金额约1000万,投资回收期预计5~6年;其中投入,第1~2年为投入大于产出,项目投资净收益为0,主要包括设备采购,系统搭建等投入约400万,项目建成年均项目运营费用100万/年。项目第3年实现扭亏为盈,项目净收益约100万;第4~6年业绩稳定增长,年均净收益300万。 测算依据:由于本项目属于典型的新型创新技术项目,同类产品的在国际暂无,参考行业类似产品早期成长规律预测。
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附加效益无
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综合效益流行病学调查显示,2017年全球范围糖尿病患病总人数为4.25亿,中国患病人数超过1.14亿,约占全球患病人数的1/4,为世界上糖尿病人数最多的国家。糖尿病对健康的危害主要是长期慢性高血糖所致的多种慢性并发症(视网膜、肾脏、周围神经及外周血管病变),可引起失明、肾衰竭、脑血管意外、心肌梗死、截肢等严重后果,严重影响了人群的生存质量。研究显示,我国社区中90%的糖尿病患者从未进行过并发症筛查。欧美等发达国家主要依靠政府力量,形成全国统一的糖尿病防治方案,在欧洲甚至已经形成泛欧洲糖尿病防御计划,使糖尿病患者能够得到及时、规律、系统化的并发症筛查。而发展中国家受社会、经济等因素所限,只有少数城镇居民能够接受合格的糖尿病并发症筛查。由于80%的糖尿病患者分布在落后或中等发达国家,因此如何行之有效的提高糖尿病并发症筛查效率,同时降低筛查成本是许多发展中国家面临的共同问题。因此,糖网智能筛查与风险评估技术能够有效的提高我国及一带一路国家卫生医疗水平,提高因为医患比例失衡导致的筛查率低、失明率高等问题。同时,通过与糖尿病慢病上下游企业对接,能够更有效的发挥人工智能技术优势,开拓市场。
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障碍对技术转移影响等级投资成本高或投资回收期长;
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提交日期2020/12/21
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技术成熟度该技术研发时间早,研发周期长,技术领先,并已经在多个大型慢病流行病学调查中发挥作用。早在2018年,国家为了应对人工智能技术赋能医疗影像,开展了一些列调研与政策应对。2019年,国家发布了《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》指导文件,规范了神经网络医疗器械临床审批要点。同时,其它相关企业也陆续开始申报该技术的NMPA证书。
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技术适用性与使用条件该技术主要应用于糖尿病慢病管理、并发症筛查。在使用中,用户需要使用免散瞳眼底相机采集糖尿病患者的眼部彩色眼底数据,并进行人工智能远程筛查。由于人工智能部署在云端,使用中需要连接网络,如果想离线使用,需要特殊申请渠道。该人工智能筛查报告,仅作为医生参考或者医生复核,并不能直接输出给患者。该技术具有图像质量实时反馈技术,使用前应确保设备图像质量可靠,低质量的照片会影响结果的准确性。
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技术稳定性该技术使用场景比较简单,诊断结果不受物理、天气、环境等问题的影像。但是由于本技术需要人工采集数据并进行网络传输。所以拍摄人员采集眼底数据的技术会影响图像质量,从而影响准确性,该不稳定情况在医生阅片时同样存在。其次,低速网络会影响整个人工智能响应时间,延长报告获取时间,但不会影响准确性。同时,该技术已经在全国流行病学调查、上海市泥城社区筛查、“一带一路”国际合作项目中应用落地。
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技术安全性该技术属于人工智能医学影像筛查软件技术,数据通过加密方式传输,安全可靠。
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技术转移推广障碍投资成本高或投资回收期长
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知识产权转让以下全部为上海市第六人民医院与上海交通大学联合申请专利: [1] Method of automatically detecting microaneurysm Based on Multi-sieving Convolutional Neural Network, USA:10489909 B2 已授权,Date of Patent: Nov.26,2019, [2] 眼底图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质,2018103400254,中国,2018-4-16。 [3] 一种基于多级筛选卷积神经网络的微血管瘤自动检测方法,15/829,518,美国,2017-12-1。 [4] 眼底图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质,PCT/CN2018/086739,PCT专利,2018-5-14。 [5] 多级筛选卷积神经网络的微血管瘤检测,16/302,410,美国,2018-5-14。 [6] 眼底图像分析方法、计算机设备和存储介质,2018105846857,中国,2018-6-8。 [7] 眼底图像分析方法、计算机设备和存储介质,PCT/CN2018/098360,PCT专