（圖源：DeepMind）

周一，這套系統(tǒng)的初步研究結果已經(jīng)發(fā)表在《自然》（Nature）雜志上。結果顯示，在997例患者的掃描測試中，DeepMind的算法優(yōu)于英國莫菲爾眼科醫(yī)院（Moorfields Eye Hospital）的8名視網(wǎng)膜專家，診斷準確率達94.5％。

年初谷歌與Moorfields建立合作伙伴關系后，DeepMind開發(fā)出可以分析3D視網(wǎng)膜掃描主要眼科疾?。ㄈ缜喙庋刍蛱悄虿∫暰W(wǎng)膜病變）的人工智能技術。這種技術可以識別50種常見的眼部疾病，利用OCT掃描儀每次都會生成約6500萬個數(shù)據(jù)點。創(chuàng)建這些掃描大約需要10分鐘，需要從眼睛內部表面反射近紅外光，然后創(chuàng)建出組織的3D圖像。

根據(jù)Moorfields的顧問眼科專家Pearse Keane，DeepMind的算法錯誤率為5.5％，而8位醫(yī)生的錯誤率為6.7％和24.1％。

在向專家提供有關于患者的背景信息后，他們的誤診率為5.5％至13.1％之間，遜于人工智能。

Keane博士還表示，AI還可以立即分析掃描，而以往患者通常需要等待幾天才能讓?？漆t(yī)生檢查圖像。而且他預期，這套基于AI技術的眼疾診療系統(tǒng)將逐漸部署到英國的各個醫(yī)院中，并于幾年內進入臨床試驗階段：“我們在設計這個算法時考慮到了非常具體的實際應用?！?/p>

適用性超強的技術

DeepMind的算法使用Moorfields提供的14,884個匿名3D視網(wǎng)膜掃描進行訓練，并由醫(yī)生標記為疾病征兆。為了使其決策更加透明，AI開發(fā)了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡，可以發(fā)現(xiàn)模式并從大量數(shù)據(jù)中進行預測。

根據(jù)DeepMind的說法，第一個AI神經(jīng)分割網(wǎng)絡通過分析掃描以識別患病區(qū)域，而第二個神經(jīng)分類網(wǎng)絡則根據(jù)分析出的特定疾病類型，為臨床醫(yī)生提供診斷意見和轉診推薦。該神經(jīng)網(wǎng)絡會將這種推薦表示為百分比，因此臨床醫(yī)生能了解系統(tǒng)對其分析的置信度。

“我們對研究結果感到非常興奮，現(xiàn)在正在思考積累正確證據(jù)的深思熟慮和安全的方法。”DeepMind Health的臨床主管Dominic King表示。

除了治療眼疾之外，谷歌DeepMind還與倫敦大學學院合作開展分析放射治療掃描，并與倫敦帝國理工學院有效分析了乳房X線照片。

Moorfields將保留對視網(wǎng)膜掃描數(shù)據(jù)庫的控制權，外界可免費訪問該算法至少五年。

總部位于倫敦的DeepMind面臨壓力，要求澄清其業(yè)務模式以及與其母公司Alphabet的關系，因為它開發(fā)了用于英國公共資助的國家健康服務（NHS）的技術。為審查與NHS的合作伙伴關系而成立的審查小組在今年6月提出了一個關鍵問題，即該公司最終可能會利用其資金和數(shù)據(jù)來“推動壟斷利潤”。

但Dominic King博士表示，該公司的技術將有助于NHS削減成本：“即將開展的研究中，重要的事情之一就是表明這種方法不僅可以提高臨床效果，還可以降低成本?！?/p>

很明顯，像這樣的算法可能會非常有益。據(jù)估計，全世界約有2.85億人患有視力喪失，而眼疾則是造成這種疾病的最主要原因。這一AI應用的成功無疑是里程碑式的。

更簡化的流程

但最重要的是，該軟件不是一個簡單的診斷工具。相反，它被設計用于分類，即決定哪些患者首先需要護理的過程。因此，雖然它確實猜測患者可能具有什么樣的條件，但它所做出的實際建議是——需要將個體引入治療的緊急程度。醫(yī)生可以參與決策過程。

“如果我們能夠及早診斷和治療眼部疾病，它就會為我們提供拯救人們視力的最佳機會。隨著進一步的研究，它可以為未來的眼科問題患者帶來更高的一致性和護理質量。Dominic King表示。”

目前，眼保健專業(yè)人員使用光學相干斷層掃描（OCT）掃描來幫助診斷眼睛狀況。這些3D圖像提供了眼睛后部的詳細地圖，但它們通常很難讀懂，需要專家分析來解釋。分析這些掃描所需的時間（僅Moorfields眼科醫(yī)院每天就有1000張此類圖像），再加上醫(yī)療保健專業(yè)人員必須經(jīng)歷的掃描次數(shù)可能導致掃描和治療之間的長時間延遲——即使有人需要緊急護理。如果他們出現(xiàn)突然問題，例如眼睛后部出血，這些延誤甚至可能使患者失明。

用戶與OCT viewer的互動

DeepMind開發(fā)的AI眼疾診斷系統(tǒng)不僅可以在幾秒鐘內自動檢測眼部疾病的特征，而且還可以通過建議是否應該轉診進行治療來優(yōu)先考慮急需護理的患者。這種即時的分類過程應該大大減少掃描和治療之間的時間，幫助患有糖尿病眼病和年齡相關性黃斑變性的患者避免視力喪失。

下一階段要做什么？

如果該技術經(jīng)過臨床試驗的一般使用驗證，Moorfields的臨床醫(yī)生將能夠在其所有30家英國醫(yī)院和社區(qū)診所免費使用該技術，最初為期五年。這些診所每年為300,000名患者提供服務，每天接受超過1,000個OCT掃描轉診——每個診所都可以提高準確性和診斷速度。

Moorfields醫(yī)院也表示，已經(jīng)在清理、策劃和標記數(shù)據(jù)集方面投入了大量資金，為世界上的眼科研究創(chuàng)建了最好的人工智能數(shù)據(jù)庫之一。這個改進的數(shù)據(jù)庫由Moorfields作為非商業(yè)公共資產所擁有，它已經(jīng)被醫(yī)院研究人員用于九項獨立研究，涉及多種條件。Moorfields還可以使用DeepMind訓練有素的AI模型進行未來的非商業(yè)研究。

人工智能在醫(yī)療場景中已經(jīng)獲得了一系列最新應用，學會像人類醫(yī)生一樣診斷疾病。在其他研究中，斯坦福大學的計算機科學家教授機器學習系統(tǒng)來識別致命和常見的皮膚癌類型；研究人員在數(shù)字幻燈片上發(fā)現(xiàn)了乳腺癌；一個醫(yī)療器械已經(jīng)獲得美國食品和藥物管理局的批準，以幫助發(fā)現(xiàn)眼部問題。英國政府還將醫(yī)療保健納入其人工智能的宏偉計劃中。

這樣的結果非常令人鼓舞，但醫(yī)學界的專家仍然擔心如何將AI系統(tǒng)整合到護理實踐中，比如如何先把它轉化為產品。放射學家Luke Oakden-Rayner表示，人工智能的進步正在迅速推動我們走向一個轉折點，在這個轉折點，軟件不再是醫(yī)生應用和解釋的工具，而是代表人類做出決定的事情。

人工智能系統(tǒng)正在開始在沒有監(jiān)督的情況下做出醫(yī)療決策，但這也讓醫(yī)療AI的風險變得更大。4月，美國食品和藥物管理局批準了第一個基于人工智能的計劃，該計劃可在沒有人為監(jiān)督的情況下作出臨床決策。