DeepMind的AI可以像医生一样准确地检测出50多种眼部疾病
一步一步，条件逐步，人工智能系统正慢慢地学习诊断疾病以及任何人类医生，他们很快就会在你附近的医院工作。最新的例子来自伦敦，谷歌的DeepMind子公司，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创建软件，通过3D扫描识别数十种常见眼病，然后建议患者进行治疗。
这项工作是三个机构之间多年合作的结果。虽然该软件尚未准备好用于临床，但它可以在几年内部署在医院中。参与研究的人是“开创性的”.DemMind Health的负责人Mustafa Suleyman在一份新闻声明中表示，该项目“非常令人兴奋”，可以及时“改变诊断，治疗和管理世界各地的视力威胁眼病患者。“
该软件在发表在“ 自然医学 ”杂志上的论文中描述，它基于深度学习的既定原则，该原理使用算法来识别数据中的常见模式。在这种情况下，数据是使用称为光学相干断层扫描或OCT的技术对患者眼睛进行3D扫描。创建这些扫描大约需要10分钟，并且需要从眼睛内部表面反射近红外光。这样做可以创建组织的3D图像，这是评估眼睛健康的常用方法。OCT扫描是一种重要的医疗工具，因为早期识别眼病通常可以挽救患者的视力。
OCT扫描的一个例子，显示患者眼睛中视网膜组织的厚度。 来源：UCL，Moorflelds，DeepMind等
该软件接受了来自约7,500名患者的近15,000次OCT扫描的培训。这些人都在Moorfields经营的地点接受治疗，Moorfields是欧洲和北美最大的眼科医院。该系统由人类医生进行扫描和诊断。由此，它学会了如何首先识别眼睛的不同解剖学元素（称为分割的过程），然后根据扫描显示的各种疾病迹象推荐临床行动。
在一项测试中，AI的判断与八位医生组成的诊断进行了比较，该软件在94％的时间内提出了同样的建议。
无论如何，这是谁的电话？
这样的结果非常令人鼓舞，但医学界的专家仍然担心如何将AI系统整合到护理实践中。广泛撰写有关该主题的放射学家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，软件不再是医生应用和解释的工具，而是代表人类做出决定的事情。 。
第一批系统刚刚开始越过这条线。今年四月，美国FDA批准的第一个AI驱动程序，诊断疾病，无需人工监督。正如该计划的创建者之一所说的那样：“它自己做出了临床决策。”（巧合的是，像今天的新算法一样，这个软件也分析了眼睛扫描。但它只能找到一种疾病，糖尿病视网膜病变，而DeepMind是敏感的超过50个条件。）
这就是医疗AI的风险变得更大的点。我们无法解释的AI系统究竟是如何达到的某些决定是证据充分的。而且，正如我们在自动驾驶汽车碰撞中所看到的那样，当人类将手放在方向盘上时，计算机总是有可能在判断时犯下致命的错误。
来自DeepMind，UCL和Moorfields的研究人员都知道这些问题，他们的软件包含许多旨在缓解此类问题的功能。
首先，软件不依赖于做出决定的单个算法，而是依赖于它们中的一组，并且每个算法都是独立训练的，这样任何怪异错误都将被大多数人推翻。其次，系统不仅仅为每个诊断吐出一个答案。相反，它提供了几种可能的解释，以及对每种解释的信心。它还显示了它如何标记患者眼睛的部位，让医生有机会发现错误的分析。
来自系统的示例诊断。大多数方框显示了AI如何标记OCT扫描的部分，但在左上角你可以看到它的推荐和各种置信水平。图像：UCL，摩菲，DeepMind等人
但最重要的是，该软件不是一个简单的诊断工具。相反，它被设计用于分类，即决定哪些患者首先需要护理的过程。因此，虽然它确实猜测患者可能具有什么样的条件，但它所做出的实际建议是，需要将个体引入治疗的紧急程度。
这些特征听起来是偶然的，但它们中的每一个都像减速一样运转，减慢了算法的速度，让人类有机会进行干预。但是，真正的测试将在真正的临床环境中部署和测试该软件时出现。如果发生这种情况尚不清楚，但DeepMind表示希望“很快”开始这个过程。
来自数据矿的黄金
除了临床可能性之外，这项研究也很有趣，作为AI公司如何从访问有价值的数据集中获益的一个例子。具体而言，DeepMind过去曾因其从英国公共资助的国家健康服务（NHS）接受治疗的患者获取数据而受到批评。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，因为它无法正确通知患者他们的数据如何被使用。（此交易已被取代。）
如果不访问这些相同的数据，今天的研究是不可能的。虽然本研究中使用的信息是匿名的，患者可以选择退出，但根据此数据创建的诊断软件仅属于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其他医院。DeepMind说这种交易是该行业的标准做法，它告诉The Verge它在这项研究中“投入了大量资金”来创建算法。它还指出，它帮助畜栏的数据现在可供公众使用和非商业医学研究。
尽管有这样的努力，对公司的怀疑仍然存在。最近由DeepMind设立的一个独立小组审查其自身的业务实践表明，公司需要对其业务模式及其与2014年收购该公司的谷歌的关系更加透明。随着DeepMind越来越接近公开生产商业产品资助的NHS数据，这种审查可能会越来越尖锐。
关注未来
无论这些问题如何，很明显像这样的算法可能会非常有益。据估计，全世界约有2.85亿人患有视力丧失，而眼疾则是造成这种疾病的最主要原因。
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535万次），但解释这些数据需要时间，从而在诊断过程中造成瓶颈。如果算法可以通过将医生指向最需要护理的人来帮助对患者进行分类，那么这可能是非常有益的。
正如参与该研究的Moorfields眼科顾问Pearse Keane博士在一份新闻声明中所说：“我们正在进行的眼部扫描的数量正在以比人类专家能够解释它们更快的速度增长。存在这可能导致视力威胁疾病的诊断和治疗延迟的风险。
“如果我们能够及早诊断和治疗眼部疾病，它就会为我们提供拯救人们视力的最佳机会。随着进一步的研究，它可以为未来的眼科问题患者带来更高的一致性和护理质量。“
- 发表于:
- 原文链接：https://www.theverge.com/2018/8/13/17670156/deepmind-ai-eye-disease-doctor-moorfields
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