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DeepMind推出AI可检测超50种眼疾,诊断准确率达94%

 好大水 2018-08-14

人工智能系统正学习诊断疾病可能很快就开始在你身边的医院里工作

 

谷歌的子公司 DeepMind,伦敦大学学院和 Moorfields 眼科医院的研究人员使用深度学习技术设计了一款软件,该软件可以通过 3D 扫描识别数十种常见眼部疾病并给出相应的治疗建议

 

这项目是上述三个机构之间多年合作的结果。虽然该软件尚未进行临床实验,但它不需要太久就可以实际应用到医疗当中。DemMind Health 的负责人 Mustafa Suleyman 在一份媒体声明中表示,该项目可以帮助世界各地的视力障碍患者进行及时的诊断和治疗。

 

这一研究结果发表在《自然医学》杂志的一篇论文中。它基于深度学习的模式,使用算法来识别数据中的常见模式。而诊断的依据则是光学相干断层扫描( OCT )对患者眼睛进行 的 3D 扫描结果这一过程大约需要 10 分钟,它需要从眼睛内部表面反射近红外光进而创建组织的 3D 图像,这是评估眼睛健康状况的常用方法。

 

该软件学习了约 7,500 名患者的近 15,000 次 OCT 扫描结果。这些病人都在欧洲和北美最大的眼科医院 Moorfields 接受治疗。该系统还学习了医生进行的扫描和诊断结果。由此,它学会了先识别眼睛的不同解剖学元素,然后根据扫描得到的疾病迹象推荐治疗方案在一项测试中,AI 的判断与八位医生共同做出的诊断进行了比较,该软件在 94%的情况下都做出了相同的判断



这样的结果非常令人兴奋,但医学专家仍然担心如何将 AI 系统应用到实际的诊疗工作中。放射学家 Luke Oakden-Rayner 表示,人工智能的进步正在迅速推动我们走向一个转折点,在这个转折点,软件不再是帮助医生的工具而是能代替人类做出判断

 

4 月,FDA 批准了第一个允许 AI 在没有人监督情况下做出判断的计划,巧合的是,这个软件也关于眼部扫描。但它只针对一种疾病,而 DeepMind 可以诊断 50 种。

 

然而将 AI 用于医疗也存在一定风险。我们无法准确解释人工智能系统的某些决策。而且,正如我们在自动驾驶汽车车祸中所看到的那样,计算机总是有可能犯下致命的错误。

 

来自 DeepMind,UCL 和 Moorfields 的研究人员都考虑到了这些问题,并在软件中设计了许多解决此类问题的功能。

 

首先,该软件不依赖于单一算法做出决定。它的每个算法都是独立的这样任何异常的错误都将被其他多数算法纠正。其次,系统不是为每次诊断得出一个唯一的答案。相反,它可以提供多种可能的解释以及对每种解释的置信度。此外它还会显示了是如何标记患者眼睛的部位,让医生更有机会发现错误结果。

 

图| DeepMind 诊断案例,大多数方框显示了 AI 如何标记 OCT 扫描的部分,左上角可以看到它的推荐和置信度(图片来源:UCL,Moorfields,DeepMind 等)

 

但更重要的是,该软件不是一个简单的诊断工具,还可以根据患者的情况判断哪些患者需要优先治疗。

 

它的每一个功能都会减慢算法的速度,让我们有机会进行人为干预。但是,真正的考验将在真正的临床环境时出现。 DeepMind 表示希望能尽快开始临床试验。

 

除此之外,这项研究作为 AI 公司如何利用有价值的数据获益的一个案例,也很有趣。具体而言,DeepMind 过去曾因从英国公共资助的国家健康服务(NHS)获取患者的数据而受到批评。2017 年,英国的数据监管机构甚至裁定该公司在 2015 年达成的协议是非法的,因为它无法准确告知患者他们的数据会如何被使用。

 

但如果不使用这些数据,今天的成果是不可能出现的。尽管此次研究中使用的是匿名信息,但根据这些数据建立的诊断软件仅属于 DeepMind。

 

该公司表示,如果该软件被批准在临床环境中使用,它将免费提供给 Moorfields 的临床医生,为期五年。但这并不能阻止 DeepMind 将软件出售给英国或其他国家的医院。DeepMind 说这种交易是该行业的标准做法,且它在这项研究中投入了大量资金来创建算法。它还指出这些数据可供公众和非商业医学研究使用

 

尽管如此,最近由 DeepMindn 内部成立的审查小组表示,公司需要将其业务模式及与母公司谷歌的关系变得更加透明。随着 DeepMind 越来越接近利用 NHS 数据来生产自己的商业产品,这种审查可能会越来越严格。

 

尽管存在争议,但毫无疑问,这一算法是一项极大的进步。据估计,全世界失明的人数人数超过超过 2.85 亿人,而眼疾则是造成这种现状的最主要原因。

 


OCT 扫描是发现眼病的一个很好的工具(2014 年仅在美国就完成了 535 万例),但对扫描结果进行分析需要大量时间这给这给诊断过程带来了阻碍如果算法可以帮助医生对判断患者的优先级,对患者进行分类,这会极大优化诊疗过程。

 

同样参与了研究的 Moorfields 眼科顾问 Pearse Keane 博士在一份媒体声明中说:“正在进行的 CRT扫描 已经超出了专家能够进行分析的速度。这可能耽误诊断和治疗。”

 

如果能够及早诊断和治疗眼部疾病,我们就能有更好的机会拯救患者的视力。随着进一步研究的进行,未来的眼疾患者将可以得到更好更准确的诊断和治疗。


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