按照一些專家的預測,AI可能很快就會威脅到部分醫(yī)生的工作。比方說IBM的Watson超級機器正在不斷吸收醫(yī)療病例來學習提供治療建議?,F(xiàn)在Alphabet旗下的人工智能公司DeepMind正在跟NHS(英國國家醫(yī)療服務系統(tǒng))展開第二次合作,準備利用機器學習來進行眼疾診斷,其目標是僅通過一次視網(wǎng)膜掃描來識別影響視力的癥狀。
這不是DeepMind與NHS的第一次合作,上一次雙方的合作內(nèi)容是直接病人護理,利用一款名為Streams的app來監(jiān)控病人的腎功能狀況,而這次是DeepMind首次將機器學習用于純粹醫(yī)療研究。NHS的Moorfields眼科醫(yī)院將向DeepMind提供100萬份匿名的眼球掃描資料,后者會用來對機器學習算法進行訓練,以便更好地發(fā)現(xiàn)濕性年齡相關(guān)黃斑變性以及糖尿病視網(wǎng)膜病變等眼疾的早期跡象。
像糖尿病視網(wǎng)膜病變這類是十分危險的,糖尿病會令失明的概率提高25倍,如果能夠盡早發(fā)現(xiàn)病變跡象的話,可以預防98%的嚴重視力損傷的發(fā)生。而通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡進行眼球掃描評估工作可以提高診斷的速度和精度,有可能挽救成千上萬人的視力。
此次的雙方合作是由Moorfields的醫(yī)生Pearse Keane主動剛提出的。Pearse在讀到DeepMind訓練機器玩Atari游戲之后就想到深度學習應該也可以很擅長眼球圖像的識別,而這顯然比玩游戲更有意義。
DeepMind上次與NHS的合作引起了一些爭議,因為合作方皇家自由醫(yī)院被指控無權(quán)將病人病歷共享出來。不過這次雙方的合作應該沒有這方面的擔心—Moorfields眼科醫(yī)院提供的100萬份數(shù)字化眼部掃描資料都是匿名的。
這些資料的另一個寶貴之處是精度非常之高,達到了細胞級別。但是靠人去處理精度如此之高的大規(guī)模數(shù)據(jù)是不可能的。而這正是AI最擅長的地方。
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