子癇這個詞,很多人是第一次聽說——通常是在新聞里。一位年輕母親在產前突然抽搐、昏迷,甚至沒能見到孩子。醫學上,它的本質是全身性小血管病變,被視為孕產婦最嚴重的并發癥之一。常規的應對方式是量血壓、查尿蛋白,但等這兩項指標明顯異常時,疾病往往已經進展到嚴重階段。
有沒有可能,在血壓飆升之前,就捕捉到那些細微的變化?
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熊健皓和他所在的團隊,選擇從眼睛入手。視網膜是人體唯一可以無創直接觀察到血管和神經的組織。微血管在壓力升高、血紅蛋白濃度變化時發生的形態改變,會在眼底照片上留下痕跡。理論上,把這些痕跡連起來讀,就能比常規指標更早察覺風險。問題是,這種"讀"過去基本只能依靠極少數經驗豐富的眼底專科醫生,而具備這種判斷能力的醫生,是少數。
所以他們的思路很直接:把醫生沒有時間一一去看的圖,交給AI學著看。
讓AI自己摸索規律,而不是背誦標準答案
熊健皓2017年加入這家公司時,團隊已經在做眼底圖像的AI模型。但他們很快意識到,要讓眼底檢查真正成為孕產婦用得上的預警工具,光有算法不夠,還需要讓設備本身走出大醫院。
第一步是教AI看圖。研發人員把上百萬張已經被專家反復標注過的眼底照交給模型,讓它在海量樣本里學習正常與異常之間的差別。
"我們不直接告訴模型怎么去預測一個疾病,而是讓AI模型自己摸索疾病的相關特征。"熊健皓這樣解釋。每張圖背后用一個編號代表對應的疾病或狀態,模型要做的,是從血管走向、動靜脈比值、視盤輪廓、出血點這一連串特征里,自己摸索出與子癇前期、動脈硬化、糖代謝異常這些狀態有關的規律。
讓人意外的是,模型學到了一些醫生此前并未刻意總結過的東西。比如同樣一張眼底照,它可以在沒有任何附加信息的情況下,相對準確地推斷出受檢者的性別、大致年齡、是否處于貧血狀態。這背后的依據并不神秘:內分泌情況、血紅蛋白濃度、血管形態本就和這些因素有關。只是醫生沒有時間在一輩子里看完幾百萬張圖,把這些細微的關聯一一總結出來。
為了把更多隱藏的相關性挖出來,團隊在上海等地的產科機構采集了一批孕婦的眼底隊列數據,從孕早期到分娩前持續隨訪,再把最終是否發生妊娠期高血壓、子癇前期等結果回填到每一張照片背后。AI在這套數據上學到的能力是:在癥狀尚未明顯階段的眼底圖上,去預測風險是否會在未來幾周內出現。熊健皓介紹,第一批結果顯示,僅依靠眼底圖,模型對子癇前期的預測準確率已經能達到八成以上;再疊加孕周、胎次等基礎信息,性能可以進一步提升。
把幾十萬的設備,壓到書包能裝下
技術做出來只是開始。熊健皓和團隊很清楚,子癇真正吞噬母親生命的地方,往往不是大城市三甲醫院的產科病房,而是產檢間隔長甚至沒有產檢、設備稀缺、專業人員不足的地區。要讓這套技術真正起作用,儀器必須更便宜、更便攜。
團隊為此做了一件事:十年前他們買回一臺幾十萬元的眼底相機,整臺拆開。每一個元器件、每一片鏡頭、每一組光路都被重新核算了成本,然后發現,如果重新做光學設計、用算法替換掉一部分本來需要昂貴硬件來完成的對焦、瞳孔對齊等工作,整臺設備的成本完全可以壓縮到原先的零頭。
隨后幾年,眼底相機被一代代重新設計:體積壓縮到書包放得下;設備中配備了長續航的電池,可以在沒有電力供給的偏遠地區連續工作一天以上;通信方式同時支持Wi-Fi、4G/5G和斷網本地緩存,等到下一次進入有網區域再上傳;語言根據手機系統自動切換;操作流程被簡化到普通醫務人員經過兩小時培訓就能上手,整個采集時間不到一分鐘。
在尼日爾,一支當地醫護團隊接受了短短半天培訓,就能在衛生中心穩定地為孕產婦拍出合格的眼底圖。這些圖像通過云端進入模型,再以本地語言把風險報告傳回到當地醫生手中。多個國家的合作研究點位也開始為更廣泛的人群積累數據,讓模型在不同人群和不同設備條件下的判斷變得更穩健。
被看見,比先進更重要
"我們不是要替代醫生,而是幫助醫生發現更多患者。"熊健皓不止一次強調這一點。模型給出的是輔助判斷,最終的診斷仍要醫生簽字。在公司內部,所有報告中只要出現需要轉診的陽性結果,團隊會主動聯系受檢者或服務方,確認是否進入下一步治療。這件事被寫進流程,不是商業策略,而是對一項檢測必須負到底的態度。
在他看來,眼底相機要做的不是炫技,而是把過去散落在醫生經驗、專業儀器與中心化實驗室里的能力,重新組織成一種幾乎人人都能用得上的方式——就如團隊的愿景"一分鐘、一塊錢,在任何地方都能完成一次AI健康檢查",讓那些過去因為產檢條件不足而錯過預警的孕產婦,有機會在抽搐發生之前被看見。
團隊也意識到,跨人群部署帶來的不只是工程問題,還有判斷標準的再校準。不同地區的人群在血紅蛋白濃度、糖代謝基線、瞳孔顏色上各有差異,模型必須在多中心樣本里反復驗證,確保風險評分對每一位受檢者都公平。這只能靠和當地醫院做長期隨訪。一項工具要讓更多孕產婦受益,就不能只在某一種環境里好用。
讓本來不可見的風險,提前幾周顯形;讓本來無處可去的檢查,進入更廣闊的人群。
這才是了不起的創新。
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