DeepMind推出AI眼病诊断工具，准确率高达94%
deepmind与英国nhs旗下的医院合作开发了一款ai眼部诊断工具，通过对眼部oct图像的扫描，可识别出50多种威胁到视力的眼科疾病，准确率高达94%，超过了人类专家的表现。这是deepmind的ai和机器学习算法首次打造出一款医疗产品。相关成果已发表在《自然·医学》期刊上。
deepmind计划开发一种医疗产品，能够帮助医生通过普通的眼部扫描检测50多种可能威胁到视力的疾病。
本周一发表在《自然·医学》期刊上的一项研究表明，deepmind训练的人工智能软件可以比人类医生更好地检测到疾病的迹象。 deepmind及其研究合作方——伦敦moorfields眼科医院和伦敦眼科大学学院表示，他们计划在2019年对该技术进行前瞻性临床试验。
deepmind ai算法首次打造医疗产品
deepmind表示，如果这些试验获得成功，公司将努力打造一款可以获得监管机构认可的产品，moorfields医院可以在英国推出这款产品。该产品将在最初的五年内免费。这一成果将是基于机器学习的deepmind ai算法首次出现在医疗保健产品中。
谷歌的母公司alphabet最近推出了几项旨在利用人工智能改善医疗保健行业的举措。今年早些时候，一家alphabet旗下的公司的verily表示，为了延长人类寿命，公司与谷歌的ai专家合作开发了一种算法，可以从不同类型的视网膜图像中发现一系列心血管问题。 deepmind本身就设有专门关注医疗保健行业的业务部门，并与英国国家健康服务部（nhs）和美国退伍军人事务部(va)等部门合作开展研究项目。
deepmind与英国国家健康服务部门的合作一直存在争议。去年，英国数据隐私监管机构表示，nhs皇家自由医院，非法向deepmind提供了160万份患者记录，以帮助其开发一种移动应用程序，以便在患者有发生急性肾损伤的风险时提醒医生。
在眼部扫描研究中，deepmind及其nhs旗下的合作伙伴采取措施避免类似问题。moorfields医院负责领导该项目的资深医生pearse keane在接受采访时表示，医院会“竭尽全力”将用于训练和测试deepmind开发算法的16000次眼部扫描记录做匿名化处理。该过程由医院的信息管理部门批准和审核，并禁止deepmind尝试重新识别正在使用扫描的患者。
nhs还强调，moorfields医院拥有用于开发软件的数据的所有权，并可以在其他研究中自由使用。
诊断准确率高达94%，超过人类医生
deepmind和moorfields的合作研究着眼于一种名为光学相干断层扫描（oct）的眼部扫描，可用于诊断与年龄相关的黄斑变性（amd），该病现在已成为发达国家居民失明的主要原因。
不过keane表示，对oct扫描的使用已经过度，缺乏足够的能够正确解释扫描结果的专家。因此，oct扫描中几乎所有异常情况都会转诊给眼科医生做进一步的检查。从2007年至2017年，英国的眼科转诊量增加了37％。这导致患者的等待时间变长，让真正需要快速干预以防失明的患者就诊变得更加困难。
为了对系统进行基准测试，deepmind用1000次未用于训练ai的扫描结果对软件进行了测试，并将结果与四名资深眼科医生和四名验光师给出的结果进行了比较。研究人员发现，人工智能软件可以为超过50种眼科疾病做出正确的转诊决定，准确度达到94％ - 高于大多数人类医生。至关重要的是，该软件没有假阴性结果，没有漏过疾病指标，只出现了两个假阳性结果，这比任何人类专家都要好。
deepmind的软件使用了两个独立的神经网络，一种基于人类大脑工作原理的松散机器学习机制。其中一个神经网络标记与眼病相关的oct图像中的特征，另一个神经网络基于这些特征对眼部状况做出诊断。
keane表示，这种任务拆分与直接从医学图像进行诊断的单个神经网络不同，表明deepmind的ai并非黑盒子，而后者的决策理由对人类医生完全是不透明的。
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keane表示，这种任务拆分与直接从医学图像进行诊断的单个神经网络不同，表明deepmind的ai并非黑盒子，而后者的决策理由对人类医生完全是不透明的。
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