DeepMind推出AI可檢測超50種眼疾，診斷準確率達94% 健康頭條網

2018-08-14 14:46:52 犀牛科技

人工智能系統正學習診斷疾病，可能很快就開始在你身邊的醫院裡工作。

谷歌的子公司 DeepMind，倫敦大學學院和 Moorfields 眼科醫院的研究人員使用深度學習技術設計了一款軟件，該軟件可以通過 3D 掃描識別數十種常見眼部疾病，並給出相應的治療建議。

這項目是上述三個機構之間多年合作的結果。雖然該軟件尚未進行臨床實驗，但它不需要太久就可以實際應用到醫療當中。DemMind Health 的負責人 Mustafa Suleyman 在一份媒體聲明中表示，該項目可以幫助世界各地的視力障礙患者進行及時的診斷和治療。

這一研究結果發表在《自然醫學》雜誌的一篇論文中。它基於深度學習的模式，使用算法來識別數據中的常見模式。而診斷的依據則是光學相干斷層掃描（ OCT ）對患者眼睛進行的 3D 掃描結果。這一過程大約需要 10 分鐘，它需要從眼睛內部表面反射近紅外光進而創建組織的 3D 圖像，這是評估眼睛健康狀況的常用方法。

該軟件學習了約 7,500 名患者的近 15,000 次 OCT 掃描結果。這些病人都在歐洲和北美最大的眼科醫院 Moorfields 接受治療。該系統還學習了醫生進行的掃描和診斷結果。由此，

它學會了先識別眼睛的不同解剖學元素，然後根據掃描得到的疾病跡象推薦治療方案。在一項測試中，AI 的判斷與八位醫生共同做出的診斷進行了比較，該軟件在 94％的情況下都做出了相同的判斷。

這樣的結果非常令人興奮，但醫學專家仍然擔心如何將 AI 系統應用到實際的診療工作中。放射學家 Luke Oakden-Rayner 表示，人工智能的進步正在迅速推動我們走向一個轉折點，在這個轉折點，軟件不再是幫助醫生的工具，而是能代替人類做出判斷。

4 月，FDA 批准了第一個允許 AI 在沒有人監督情況下做出判斷的計劃，巧合的是，這個軟件也關於眼部掃描。但它只針對一種疾病，而 DeepMind 可以診斷 50 種。

然而將 AI 用於醫療也存在一定風險。我們無法準確解釋人工智能系統的某些決策。而且，正如我們在自動駕駛汽車車禍中所看到的那樣，計算機總是有可能犯下致命的錯誤。

來自 DeepMind，UCL 和 Moorfields 的研究人員都考慮到了這些問題，並在軟件中設計了許多解決此類問題的功能。

首先，該軟件不依賴於單一算法做出決定。它的每個算法都是獨立的，這樣任何異常的錯誤都將被其他多數算法糾正。其次，系統不是為每次診斷得出一個唯一的答案。相反，

它可以提供多種可能的解釋，以及對每種解釋的置信度。此外它還會顯示了是如何標記患者眼睛的部位，讓醫生更有機會發現錯誤結果。

圖| DeepMind 診斷案例，大多數方框顯示了 AI 如何標記 OCT 掃描的部分，左上角可以看到它的推薦和置信度（圖片來源：UCL，Moorfields，DeepMind 等）

但更重要的是，該軟件不是一個簡單的診斷工具，還可以根據患者的情況判斷哪些患者需要優先治療。

它的每一個功能都會減慢算法的速度，讓我們有機會進行人為干預。但是，真正的考驗將在真正的臨床環境時出現。 DeepMind 表示希望能儘快開始臨床試驗。

除此之外，這項研究作為 AI 公司如何利用有價值的數據獲益的一個案例，也很有趣。具體而言，DeepMind 過去曾因從英國公共資助的國家健康服務（NHS）獲取患者的數據而受到批評。2017 年，英國的數據監管機構甚至裁定該公司在 2015 年達成的協議是非法的，因為它無法準確告知患者他們的數據會如何被使用。

但如果不使用這些數據，今天的成果是不可能出現的。儘管此次研究中使用的是匿名信息，但根據這些數據建立的診斷軟件僅屬於 DeepMind。

該公司表示，如果該軟件被批准在臨床環境中使用，它將免費提供給 Moorfields 的臨床醫生，為期五年。但這並不能阻止 DeepMind 將軟件出售給英國或其他國家的醫院。DeepMind 說這種交易是該行業的標準做法，且它在這項研究中投入了大量資金來創建算法。它還指出，這些數據可供公眾和非商業醫學研究使用。

儘管如此，最近由 DeepMindn 內部成立的審查小組表示，公司需要將其業務模式及與母公司谷歌的關係變得更加透明。隨著 DeepMind 越來越接近利用 NHS 數據來生產自己的商業產品，這種審查可能會越來越嚴格。

儘管存在爭議，但毫無疑問，這一算法是一項極大的進步。據估計，全世界失明的人數人數超過超過 2.85 億人，而眼疾則是造成這種現狀的最主要原因。