河谷互動成立于2013年9月，由多位醫(yī)療領域資深學者聯(lián)合人工智能專家聯(lián)合創(chuàng)立。他們在眼疾治療工作過程中發(fā)覺到AI的價值，并開始著手研發(fā)，經(jīng)過近4年的積累，于2017年推出了人工智能診斷系統(tǒng)Healgoo AI，又于2018年6月推出了該系統(tǒng)的眼科專用版本Deep Fundus。

深度學習是近期人工智能領域最大的突破之一，為人工智能的商業(yè)化帶來了希望。從2012年ILSVRC 冠軍AlexNet 開始，深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡開始在計算機視覺領域中大放異彩，河谷互動由此確立了使用深度學習算法對眼底照片進行疾病預測的技術發(fā)展方向。

現(xiàn)在，河谷互動已經(jīng)成為一個擁有36名成員，擁有完整戰(zhàn)略思維和穩(wěn)定收入模式，全心投入醫(yī)療大數(shù)據(jù)及人工智能診斷技術研究。至今，河谷互動已獲得包括智能眼底照相機在內(nèi)的多項發(fā)明專利，其深度學習算法的相關論文在國際核心期刊Ophthalmology發(fā)表。

一流研發(fā)團隊沖擊AI障礙，各成員優(yōu)勢互補

河谷互動的主要項目現(xiàn)由聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO孟巍領頭，孟巍曾在海外擔任微軟技術專家、HIPAA安全專家，并獲得英國NHS認證糖網(wǎng)分級師證書，在AI技術領域有深入的研究。

團隊的另一位資深眼科醫(yī)生Robert Chang來自美國斯坦福大學，長期從事青光眼、白內(nèi)障等手術，擅長新方法和微創(chuàng)技術的應用，在眼科醫(yī)療技術創(chuàng)新和人工智能方面獲得過諸多成果。

首席科學家何明光擔任中山大學中山眼科中心教授，澳洲墨爾本大學眼科教授，獲國家杰出青年基金獲得者、國家“萬人計劃”領軍人才、國家科技部中青年科技創(chuàng)新領軍人才等殊榮。何明光教授的研究方向包括眼科疾病的臨床和遺傳流行病學研究、隨機臨床試驗、雙生子研究、圖像技術研究、人工智能和大數(shù)據(jù)研究。其研究獲得廣泛的國際同行認可。

可以看出，這是一個科技與醫(yī)療實戰(zhàn)互補的團隊，何明光教授從眼科學前沿研究領域提出了人工智能的應用方向，并為AI提供了專業(yè)的眼科醫(yī)學支持，Robert Chang教授設計了AI的頂層算法并實踐論證了AI運行過程中的合理性，算法及系統(tǒng)的具體實現(xiàn)由孟巍帶領的技術團隊完成。

深度學習助力眼底照片篩查

從2013年開始，河谷互動就投入到了深度學習的算法研究中。經(jīng)過不懈的努力和嘗試，河谷互動自主研發(fā)出針對眼底照片進行充分優(yōu)化的預處理算法，以及高性能的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡HG－Net ，最終在眼底照片的疾病分級中取得了令人矚目的成績，相關核心技術已獲得國家發(fā)明專利并陸續(xù)發(fā)表在國際學術期刊。

眾所周知，在深度學習的領域中，數(shù)據(jù)占有非常重要的地位。一方面，深度學習的訓練需要大量的數(shù)據(jù)支持，才能訓練出一個魯棒性比較好的模型，如果數(shù)據(jù)集不夠，模型往往會出現(xiàn)過擬合或者欠擬合的情況。另一方面，數(shù)據(jù)集的標注也要準確，否則，模型的準確度也很難得到提高。一般來說，數(shù)據(jù)和特征決定了一個模型的上限，算法的優(yōu)化和調(diào)整只是在逼近這個上限而已。

為了提高眼底照片疾病標注的準確性，河谷互動專門開發(fā)了數(shù)據(jù)標注平臺Label Me ，由專業(yè)的眼科醫(yī)生在這個平臺上對每張眼底照片進行標注，每張眼底照片會由多名醫(yī)生進行標注，結果判定一致的圖片才會用于訓練。河谷智能的團隊中有多名專家在眼科領域有非常豐富的經(jīng)驗，在眼底照片的疾病標注上有很大的優(yōu)勢。

這些工作使河谷智能在技術和數(shù)據(jù)方面擁有領先的優(yōu)勢，在眼底照片的疾病預測領域積累了豐富的經(jīng)驗，為Deep Fundus 和Healgoo AI 平臺占有市場提供了強有力的支持。

直擊市場痛點，為眼科醫(yī)生減負

眼科市場有多大？據(jù)衛(wèi)健委官方數(shù)據(jù)稱，中國眼科市場2012年的價值為461億，這一數(shù)字在2016年更新為827億，經(jīng)專家預測，在2021年，國內(nèi)眼科市場大小將升至1590億。

具體而言，截止2015年，中國的糖尿病患者數(shù)量約1．1億人，由此推算，我國糖網(wǎng)病患者約2700萬人。

我國糖網(wǎng)病發(fā)病率

河谷互動的醫(yī)生們在診斷眼疾患者過程中發(fā)現(xiàn)醫(yī)生有限的精力難以滿足大量患者的需求，眼科診斷的高要求而新興的AI技術可以極大的提高他們的工作效率，由此聯(lián)合專業(yè)人員進行了AI技術的開發(fā)，誕生了河谷人工智能眼病輔助診斷系統(tǒng)Deep Fundus。

Deep Fundus用于醫(yī)生端輔助檢查，可在線提供12種AI預測模型，不僅可以對糖網(wǎng)進行檢查，同樣適用于青光眼、白內(nèi)障、黃斑水腫、黃斑變性等疾病，且一次照片就可以篩查多種眼科疾病。統(tǒng)計結果顯示，該AI系統(tǒng)整體準確率范圍為0．986～0．995，敏感性超過95％，特異性超過91％，而通過NHS培訓的糖網(wǎng)分級師的準確度均值為75％。

該AI系統(tǒng)使用算法由河谷互動自行開發(fā)，經(jīng)過20萬份精選眼底照片訓練集作為訓練，另額外選取7萬眼底照片作為驗證集，其綜合準確率為99．0％。除此以外，該AI在澳大利亞皇家維多利亞醫(yī)院采取了1．8萬個樣本做獨立驗證，其糖網(wǎng)病識別準確率為98．9％，青光眼為98．6％，白內(nèi)障為99．1％，黃斑變性為99．5％。

以基層服務服務重點，服務區(qū)域逐步輻射全國

基層醫(yī)院常常因為從醫(yī)人員經(jīng)驗不足等原因，導致患者無法獲得理想的服務效果。河谷人工智能眼病輔助診斷系統(tǒng)可以輔助基層醫(yī)生，提高醫(yī)生分析正確率；醫(yī)生也能學習AI的分析結果，提高自己的職業(yè)水平。

對于鄉(xiāng)鎮(zhèn)篩查、體檢中心這類出片量大的環(huán)境，該AI能夠一次性篩查四種眼病，且檢查率大大提高�；颊呖梢援攬龃蛴�報告，省去了多次往返醫(yī)院的各項成本，而體檢中心也可降低體檢成本，增加體檢中心收費項。

對于需要糖尿病診前篩查的人群，該AI能夠快速生成診前篩查的糖網(wǎng)情況報告，解決眼科轉診不便的問題，更有效的進行慢病管理。

針對國內(nèi)部分三甲醫(yī)院不愿意將系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)上云的情況，河谷互動推出了相應的離線系統(tǒng)，以保證醫(yī)院數(shù)據(jù)的安全。

動脈網(wǎng)記者在采訪中了解到，目前在全國已有300多家醫(yī)院正在使用河谷人工智能眼病輔助診斷系統(tǒng)，每年篩查患者數(shù)超過十萬人。河谷人工智能分級機器人已經(jīng)覆蓋北京、上海、深圳、重慶等幾十個中大城市，并由此向其他中心城市跨進。另一方面，河谷互動也在不斷開拓境外市場，美國、印度、馬來西亞、新加坡等國家均有機構參與合作。

立足眼疾，但不局限于眼疾

即使河谷人工智能眼病輔助診斷系統(tǒng)已經(jīng)達到一個較高的精度，河谷互動的研究人員仍在不斷地優(yōu)化算法，并試圖從眼底照片中挖掘更多的信息，關聯(lián)其他疾病，以提高該系統(tǒng)的用戶覆蓋范圍。

同時，河谷互動也在不斷深入人工智能的研究。該公司打造了Healgoo ML平臺用于解決通用的圖像分類問題，只要是擁有圖片數(shù)據(jù)的用戶，都可以通過這個平臺來創(chuàng)建自己的AI模型。目前該平臺仍在測試當中，將于7月推出網(wǎng)絡版。

早在2016年，河谷互動已獲得1000萬融資，現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品已成熟，處于市場開拓之中。河谷互動希望能與更多眼科領域、人工智能領域的專家進行交流，共同為眼科圖像篩查賦能。