内分泌是机体组织所产生的物质不经导管而直接分泌于血液（体液）中的现象，内分泌系统间接或直接地接受中枢神经系统的调节。
为增进上海以及国内从事内分泌代谢专业的工作者对内分泌代谢、领域的基础研究和临床实践最新动态的了解，提高我国内分泌疾病、糖尿病的研究和防治工作水平，上海市医学会内分泌专科分会和糖尿病专科分会于4月20-22日在举办“第十届东方内分泌-糖尿病会议”，新华医院眼科朱煌主任就人工智能对糖尿病性视网膜病变展开讨论。
糖尿病眼底并发症
糖尿病是一种因部分或完全胰岛素缺失、或细胞胰岛素受体减少、或受体敏感性下降导致的疾病，是由遗传和环境因素共同作用而导致的一种慢性、全身性的代谢性疾病。
根据流行病调查显示，我国目前共有1.14亿糖尿病患者，占全球的1/3。另外，一半成年人处于糖尿病前期状态，是患糖尿病的高危人群，而且越来越多的青少年患上2型糖尿病。
糖尿病本身并不可怕，可怕的是它的各种并发症，许多糖尿病患者都是出现了并发症之后到医院检查，才发现糖尿病。
糖尿病并发症多而危险，可以渗透到人体任何的系统组织，比如渗透到心脏就可能会引发冠心病，渗透到大脑可能会引发脑梗塞会严重危害生命安全。
糖尿病患者眼底微血管病变，几乎所有的眼病都可能发生在糖尿病患者身上，常见的如眼底血管瘤、眼底出血、泪囊炎、青光眼、白内障、玻璃体浑浊、视神经萎缩、黄斑变性、视网膜脱落。而且糖尿病患者发生这些眼病的几率明显高于非糖尿病人群。
糖网识别模型
糖尿病性视网膜病变是最常见的糖尿病并发症之一，患病初期并无明显异常症状，但最终会导致视力丧失甚至失明，糖尿病病程越长，病情越重，年龄越大，发病的几率越高。据WESDR的研究报告，患糖尿病5年以上DR发病率约为17%；患糖尿病以上DR发病率为26%；患糖尿病以上DR发病率为63%。
2型糖尿病患者每年1次眼底检查，可将失明发生率降低94.4%，因此加大糖网的筛查十分必要，但是我国约有1.14亿糖尿病患者，中国的眼科医生约为3.6万余名，患医比达到惊人的3166：1，此外，眼科医生主要在大医院分布，使得这些医院和医生负担很重，因此通过机器辅助眼科医生筛查糖网成为了迫切的需求。
第十届东方内分泌-糖尿病会议上，新华医院眼科朱煌主任就人工智能对糖尿病性视网膜病变和在场的众多医师展开了讨论。
关于人工智能，在很多领域已经展开了应用，比如新闻阅读，比如我们出行，因为医疗领域的严谨性，目前没有广泛的应用，但是深度学习的发展已经可以很好的解决这个问题。
朱煌主任介绍国内医疗领域人工智能团队Airdoc花费大量时间从数家医院收集数十万张糖网影像数据，寻找顶级的眼科医生对数据进行标注，并且对糖网数据进行分型，针对糖网的特点设计了专业的深度神经网络模型，通过训练深度学习算法，最终生成精准的糖网识别模型。
人工智能算法的特点
从使用角度来说，Airdoc DR产品十分容易操作，使用手机号登录帐号后，使用免散瞳眼底照相机拍摄中患者眼底的照片并上传，然后输入患者的一些信息，会在几秒中之内返回糖网识别结果，几分钟之内就可以完成诊断，并可以直接打印报告给患者。
通过人工智能识别糖网有很多特点，比如诊断速度快、准确率高、可以跨科室使用，在糖网的筛查工作上，Airdoc DR产品可以给内分泌科医生和眼科使用，可以初步筛选出需要治疗糖网患者，优化患者看病的流程，并且节约了医生大量时间，从而可以让医生把更多的精力应用到疾病者治疗上。
目前中国还有20%的县级医院没有眼科（数据来源于，中华医学会第二十一次全国眼科学术大会），对于基层医院来说，也有极大的辅助作用，人工智能的产品没有使用地点限制，可以帮助基层医院很好的筛查糖网患者，从而让需要治疗的患者尽早治疗。
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