[導讀]Google Deep Mind曾以Alpha Go戰(zhàn)勝了人類圍棋冠軍,如今,它又開始進軍醫(yī)療領域了。據報道,Deep Mind與NHS(英國國家醫(yī)療服務體系)再次合作,同Moorfields眼科醫(yī)院
Google Deep Mind曾以Alpha Go戰(zhàn)勝了人類圍棋冠軍,如今,它又開始進軍醫(yī)療領域了。據報道,Deep Mind與NHS(英國國家醫(yī)療服務體系)再次合作,同Moorfields眼科醫(yī)院一起開發(fā)辨識視覺疾病的機器學習系統。通過一張眼部掃描圖,該系統能夠辨識出視覺疾病的早期癥狀,達到提前預防視覺疾病的目的。
這是Deep Mind與NHS的第二次合作。在此之前,Deep Mind曾與倫敦北部的皇家自由醫(yī)院合作,用智能手機監(jiān)控病人的腎功能。Deep Mind聯合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman說,這次合作是公司首次進行純粹的醫(yī)學研究。同時,這也是公司首次把機器學習應用于醫(yī)療項目。
這項研究的核心部分是分享100萬張眼部掃描圖,Deep Mind的研究員將用來訓練一個機器學習系統,更好地辨識出視覺疾病的早期癥狀。
“這次研究是非常重要的,特別是糖尿病視網膜病的診斷。如果你有糖尿病,那么,你變盲的機率會增加25倍。如果我們能夠檢測出這種狀況,并且盡快展開治療,那么,98%的嚴重視覺喪失都可能被避免。”Suleyman表示說。
Moorfields與Deep Mind的合作要歸功于該醫(yī)院的咨詢眼科專家Pearse Keane。在Deep Mind的官方網站上,Pearse Keane探討了如何做好眼部掃描圖的分析,隨后,他與Suleyman取得了聯系,啟動了這個合作項目。
Deep Mind與NHS的上次合作曾導致人們對隱私的擔憂。相對來說,此次合作的爭議會小一些,因為分享的信息都是匿名的。“這意味著,從這些掃描圖像中無法辨識出任何的病人。同時,這些掃描圖屬于歷史了,就是說,我們的研究結果能用來改善未來的醫(yī)療,但不會影響到現在病人接受的護理。當研究中使用了這樣的數據,即研究人員無法辨識個體病人的匿名數據,那么,病人的明確許可就不再是必要的了。”
Moorfields眼科疾病研究中心的主管Peng Tee Khaw說,此次合作得以進行的關鍵在于,精確的眼部掃描圖正在快速地增多。“這些掃描圖的精細程度是不可思議的,比其它身體部位的掃描圖更為精細:我們能夠看到非常微觀的層面,問題在于,我們如何處理如此大量的數據。”
“要跟蹤一個病人的歷史,我需要用上畢生的經驗,而預測病人的未來時,他們要依賴于我的經驗。如果我們能夠使用機器輔助的深度學習,我們就能更加出色地完成工作,因為我將有1萬次人生經驗。”
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