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系統(tǒng)能夠辨識(shí)出視覺(jué)疾病的早期癥狀齊一生物編

點(diǎn)擊次數(shù):326 發(fā)布時(shí)間:2016/7/6
 Google DeepMind 曾以 AlphaGo 戰(zhàn)勝了人類圍棋冠軍,如今,它又開(kāi)始進(jìn)軍醫(yī)療領(lǐng)域了。據(jù)衛(wèi)報(bào)的報(bào)道,DeepMind 與 NHS(英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系)再次合作,同 Moorfields 眼科醫(yī)院一起開(kāi)發(fā)辨識(shí)視覺(jué)疾病的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。通過(guò)一張眼部掃描圖,該系統(tǒng)能夠辨識(shí)出視覺(jué)疾病的早期癥狀,達(dá)到提前預(yù)防視覺(jué)疾病的目的。

這是 DeepMind 與 NHS 的第二次合作。在此之前,DeepMind 曾與倫敦北部的皇家自由醫(yī)院合作,用智能手機(jī)監(jiān)控病人的腎功能。DeepMind 聯(lián)合創(chuàng)始人 Mustafa Suleyman 說(shuō),這次合作是公司首次進(jìn)行純粹的醫(yī)學(xué)研究。同時(shí),這也是公司首次把機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于醫(yī)療項(xiàng)目。

 

(圖片來(lái)自 theverge)

這項(xiàng)研究的核心部分是分享 100 萬(wàn)張眼部掃描圖,DeepMind 的研究員將用來(lái)訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),更好地辨識(shí)出視覺(jué)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(wǎng)膜病的診斷。如果你有糖尿病,那么,你變盲的機(jī)率會(huì)增加 25 倍。如果我們能夠檢測(cè)出這種狀況,并且盡快展開(kāi)治療,那么,98% 的嚴(yán)重視覺(jué)喪失都可能被避免。” Suleyman 表示說(shuō)。

Moorfields 與 DeepMind 的合作要?dú)w功于該醫(yī)院的咨詢眼科專家 Pearse Keane 。在 DeepMind 的網(wǎng)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(lián)系,啟動(dòng)了這個(gè)合作項(xiàng)目。

DeepMind 與 NHS 的上次合作曾導(dǎo)致人們對(duì)隱私的擔(dān)憂。相對(duì)來(lái)說(shuō),此次合作的爭(zhēng)議會(huì)小一些,因?yàn)榉窒淼男畔⒍际悄涿摹?ldquo;這意味著,從這些掃描圖像中無(wú)法辨識(shí)出任何的病人。同時(shí),這些掃描圖屬于歷史了,就是說(shuō),我們的研究結(jié)果能用來(lái)改善未來(lái)的醫(yī)療,但不會(huì)影響到現(xiàn)在病人接受的護(hù)理。當(dāng)研究中使用了這樣的數(shù)據(jù),即研究人員無(wú)法辨識(shí)個(gè)體病人的匿名數(shù)據(jù),那么,病人的明確許可就不再是必要的了。”

 

(圖片來(lái)自 telegraph)

Moorfields 眼科疾病研究中心的主管 Peng Tee Khaw 說(shuō),此次合作得以進(jìn)行的關(guān)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(xì)程度是不可思議的,比其它身體部位的掃描圖更為精細(xì):我們能夠看到非常微觀的層面,問(wèn)題在于,我們?nèi)绾翁幚砣绱舜罅康臄?shù)據(jù)。”

“要跟蹤一個(gè)病人的歷史,我需要用上畢生的經(jīng)驗(yàn),而預(yù)測(cè)病人的未來(lái)時(shí),他們要依賴于我的經(jīng)驗(yàn)。如果我們能夠使用機(jī)器輔助的深度學(xué)習(xí),我們就能更加出色地完成工作,因?yàn)槲覍⒂?nbsp;萬(wàn)次人生經(jīng)驗(yàn)。”

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