近年来，在推进分诊医疗落地和实施的过程中，很多地方虽然加强了对基层医疗机构的硬件投入，但基层医疗机构对患者的吸引力仍然不足，原因在于基层医疗机构缺乏，医疗资源特别是优秀医生分配不均，基层医疗机构诊疗能力较弱。

         当前人工智能算法比较成型，计算能力不断提升，数据支撑也为人工智能的应用提供了较好基础，人工智能进军医疗领域已经成为行业内发展趋势，新技术、新模式的探索升级，在很大程度上加速了分级诊疗的实现。

        作为领先的计算产品和方案提供商，英特尔积极探索和推动人工智能技术的应用，与合作伙伴一起加速相关方案与产品从实验室研发推进到临床应用的进程，从而加速分级诊疗的推进与落地。

        如今，英特尔利用人工智能技术在推进分级诊疗的进程中又向前迈进了一大步。在与英特尔的合作下，爱尔眼科集团、极视互联科技、晋弘科技携手共同开发推出了针对糖尿病视网膜病变(DR)和老年性黄斑变性(AMD)的远程智能阅片平台，用“智能化+远程化”的手段实现了眼科疾病的分级诊疗。

         一方面，利用人工智能从医疗影像切入，结合人工智能辅助诊断，帮助解决中国眼科医师匮乏，阅片效率低以及基层医院技能落后等问题，提高医生的工作效率；另一方面，用人工智能与互联网平台结合的方式，通过远程诊断，在一定程度上，从技术层面上为基层医疗在未来发展中打破行业壁垒提供可能性，对于平衡医疗资源，扩大眼科筛查面有着重要的作用。

       长期以来，人工鉴别图像几乎是医疗机构唯一在使用的方式，对医师的经验、状态都有着极大的依赖，加之人眼的分辨率和敏感度限制，客观上制约了对影像资料的充分利用。影像科医师较长的培养周期，也对基层医疗机构承担分级诊疗政策指导下的疾病初诊造成了一定压力。英特尔专家认为相对于人工阅片，人工智能在医学影像方面具备准确率高、检测效率高等优势，机器读片的优势主要在于“稳、准、狠”。

       爱尔眼科集团、极视互联科技、晋弘科技利用人工智能技术开发的DR和AMD智能阅片系统，临床诊断准确率已达到90%以上，结合眼科图像分析处理的特点，英特尔针对处理器、深度学习框架、数学内核库等进行优化，提供专业化系统解决方案，进一步支持大样本、大批量眼科图像诊断分析的处理效率和准确性。

      晋弘科技董事长暨联合创始人郑竹明博士指出，通过英特尔庞大的计算能力支持，影像分析的时间从最初的1分钟缩短到了10秒以内。目前分级诊疗，医生在基层是非常欠缺的，英特尔、极视互联科技，以及晋弘科技利用大数据资源开发的人工智能远程智能阅片平台，通过运用神经网络算法（CNN）及临床大数据，实现智能化阅片，辅助医生完成前期疾病筛查和初检，大大简化了后端对人员的要求。

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