來自 Google 旗下 DeepMind 子公司、倫敦大學學院和 Moorfields 眼科醫院的研究人員利用深度學習技術開發了一種軟件，可以通過 3D 掃描識別出幾十種常見的眼部疾病，然後向患者推薦治療方案。
準確率達94%
這項研究在周一《自然醫學》雜誌上發表，Deepmind 表示該軟件基於已確立的深度學習原則，利用算法識別數據中的常見模式。
在這種情況下，數據是用一種被稱為光學相干斷層掃描 (OCT) 的技術對病人的眼睛進行三維掃描, 從眼睛內部表面反射近紅外光，檢查過程大約需要 10 分鐘。這樣做可以創建組織的 3D 圖像，是評估眼睛健康的一種常見方法。
該軟件進行了近 15,000 次測試，測試者都在穆爾菲爾德醫院接受過治療，而穆爾菲爾德是歐洲和北美最大的眼科醫院。
這些患者在接受人類醫生診斷的同時，也接受該軟件的掃描。
正因如此，它學會了如何識別眼睛的不同的解剖成分，然後根據掃描顯示的各種疾病症狀推薦臨床治療方法。
從測試結果得出，將人工診斷結果與掃描結果比對，其準確率達94%，而且能判斷超過50種眼疾。
人工診症太慢，AI輔助能夠加速確診時間
據估計，全世界約有 2.85 億人患有某種形式的失明，而眼疾是造成失明的最大原因。
OCT 掃描是發現眼疾的好工具，僅 2014 年美國就進行了 535 萬次 OCT 掃描，但解讀這些數據需要時間，在診斷過程中就遇到了瓶頸。
如果算法能通過引導醫生來和幫助分類病人，那將會是非常有益的。
參與這項研究的穆爾菲爾德眼科顧問皮爾斯基恩博士表明，我們正在進行的眼睛掃描的數量增長速度遠遠快於人類專家能夠解釋的速度。
大量的數據可能導致對視覺威脅疾病的診斷和治療的延誤。
如果我們能及早診斷和治療眼科疾病，我們就有機會拯救人們的視力。通過進一步的研究，它可能會在未來使有眼部問題的患者得到一致的和更高的護理質量。
Source：Nature
Text By Fortune Insight
