【AI醫療】DeepMind首個有望商業化的AI產品:眼科AI準度94%接近頂級眼科專家,可檢測超50種眼疾!

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據《金融時報》報道,3 月,在一場公開進行的展示上,DeepMind 為一名眼部疾病患者做了視網膜掃描,並實時做出了診斷。眼部掃描的結果由運行在 Google Cloud 上的算法進行分析,系統在 30 秒內給出了緊急程度的評級和詳細的診斷。

系統可用於診斷一系列複雜的眼部疾病,包括青光眼、糖尿病性視網膜病變和老年性黃斑變性等,據悉其準確度和世界一流專家相當。

這個研究其實已經進行了 3 年。2018 年 8 月,DeepMind 就在官方網站上透露了這項和英國 Moorfields 眼科醫院的合作,目標是讓 AI 更加可靠、快速、低成本地為眼科醫生推薦治療方案,覆蓋的眼部疾病超過 50 種。

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目前,眼部疾病的診斷主要依賴光學相干斷層掃描(Optical coherence tomography),也被簡稱為 OCT。簡單來說,OCT 類似超聲成像,採用波長很短的光波作為探測手段,通過組織對光線的反射來提供截面圖像。

和二維的眼底圖相比,OCT 能提供眼球背後完整的、分辨率可以達到微米級的三維圖像。

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但是,這種三維圖像只有極少數眼科專家能讀懂,而且非常耗費時間。在 Moorfields 眼科醫院,每天平均有超過 1000 次獨立的 OCT 檢查,這就意味著患者通常需要排隊等待診斷,不管情況是不是緊急。如果一些危重的患者在等待期出現流血等突然惡化的狀況,很有可能造成失明。

AI 的實時診斷就是為瞭解決這樣的問題,它可以幫助醫生迅速確診,並為更緊急的病人盡快安排治療。

據 DeepMind 介紹,AI 使用兩個神經網絡來輔助醫生,第一個用來分析 OCT 圖像,提供不同的眼部組織和眼部病變的「地圖」,例如出血、損傷等;另一個神經網絡分析「眼部地圖」,提供診斷結果和推薦的治療方案,而且,它會為方案提供推薦百分度,以供醫生參考。

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AI 算法的準確度離不開海量的訓練數據。DeepMind 透露,訓練數據來自 Moorfields 眼科醫院的臨床病例,但是,原始數據並不能直接用於訓練,因此 DeepMind 團隊還做了數據清洗、典藏和標注的工作,他們認為自己已經建立了「全世界最好的可直接用於機器學習的眼部研究數據庫」。

DeepMind 的研究結果發表在《自然醫學》(Nature Medicine)上,不過目前,因為尚未獲得監管部門批准,這項研究還不能用於真實的臨床診斷中。

Source: 金融時報

Text By Fortune Insight

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