谷歌DeepMind用AI检测50种眼疾，准确率可达94%

都说眼睛是心灵的窗户，但随着现代科技的发展，人们每天所需要面对手机或电脑等电子屏幕的时间也越来越长。这也就使得我们的眼睛，成了更严重疾病的窗口。

据世界卫生组织称，全球有超过2.5亿人患有视力障碍或失明。然而，通过眼部扫描诊断眼部疾病对于医生而言是复杂且耗时的。于患者而言，也意味着高昂的医疗费用。

这就为AI的加入提供了机遇。

此前，谷歌DeepMind在自然科学杂志上发布了一项研究，该研究报告称，DeepMind与伦敦Moorfields眼科医院合作利用深度学习技术开发了一种软件，该软件可以通过3D扫描识别出几十种常见的眼部疾病，然后向患者推荐治疗方案。

原理

据论文显示，该软件基于深度学习的既定原则，使用算法来识别数据中的常见模式。在这种情况下，数据是使用称为光学相干断层扫描（OCT）技术对患者眼睛进行3D扫描。创建这些扫描大约需要10分钟，并且需要从眼睛内部表面反射近红外光。

这样做可以创建组织的3D图像，这是评估眼睛健康的常用方法。OCT扫描是一种重要的医疗工具，因为早期识别眼病通常可以挽救患者的视力。

此外，该技术使用了两种神经网络，通过模拟大脑的算法来理解OCT扫描并确定眼睛可能出现的疾病。

第一个神经网络用在OCT扫描中发现疾病的不同特征。伦敦大学研究员、Moorfields眼科医院眼科医生Keane表示：“我们组建了一个由十名眼科专家和验光师组成的团队，将一些疾病案例输入神经网络学习，该人工智能系统总共进行过14884次扫描训练。”

第二个神经网络分析第一个神经网络的输出，向医生推荐诊断方案，系统以百分比的形式给出可信度评级。

可检测出超过50种眼疾，准确率达94%

在完成设计之后，该软件进行了近15000次测试，测试者都是在Moorfields医院接受治疗的患者。这些患者在接受人类医生诊断的同时，也接受该软件的扫描。

正因如此，该软件学会了如何识别眼睛的不同的解剖成分，然后根据扫描显示的各种疾病症状推荐临床治疗方法。从测试结果得出，将人工诊断结果与扫描结果比对，其准确率达94%。

此外，研究显示，该软件可以检测出超过50种眼疾，包括三种最常见的眼睛疾病：青光眼、糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑病变。并且，研究人员称它与任何型号都兼容，这不仅意味着它可以广泛使用，而且没有硬件限制。

提供多种治疗方案，防止AI诊断风险

虽然准确率达到了94%，但是DeepMind和Moorfields系统也并不是完美的。

对此，Keane表示，在算法推荐紧急或半紧急护理这两种情况下，机器的错误评级低于专家做出的所有决策，或者除非视专家使用额外的信息做出决策。

来自DeepMind、UCL和Moorfields的研究人员也意识到了这些问题。因此，该软件中包含了一些旨在缓解此类问题的功能。

首先，软件不依赖于单一的算法来做决定，而是由一组算法来做决定，每个算法都是独立的，这样任何反常的错误都会被发现。其次，系统不会对每个诊断给出单一的答案，而是给出了几种可能的解释，以及对每种解释的确信度。它还在病人眼睛的各个部位贴上标签，从而给医生一个分析并发现错误的机会。

最重要的是，软件不是一个简单的诊断工具。事实上，它被设计用于分类，即决定哪些病人首先需要治疗。因此，虽然它确实能猜出病人可能患有什么疾病，但它给出的实际建议是病人需要转诊治疗的紧急程度。

这听起来是充满偶然性，但它们每一个都像一个减速带一样运行，减慢了算法的速度，并给了人类一个干预的机会。

然而，真正的测试将在真实的临床环境中部署进行。不过，该软件尚未进行临床试验，但DeepMind表示，它希望尽快启动这一进程。