DeepMind首个有望商业化的产品:用AI诊断眼部疾病

[导读] 据《金融时报》报道,3 月,在一场公开进行的展示上,DeepMind 为一名眼部疾病患者做了视网膜扫描,并实时做出了诊断。眼部扫描的结果由运行在 Google Cloud 上的算法进行分析,系统在 30 秒内给出了紧急程度的评级和详细的诊断。

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2014 年的围棋人机大战让 AlphaGo 和它背后的团队——DeepMind 名满天下,人工智能创业潮也随即开启。

但在各路人马迫不及待地用 AI 改造各行各业时,DeepMind 似乎依然不务正业,围棋之后,他们比较大的一个举动是推出 AlphaStar,用 AI 玩《星际争霸》,

并在今年 1 月成功战胜两位职业玩家。

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DeepMind 其实有自己的考量。据《金融时报》报道,3 月,在一场公开进行的展示上,DeepMind 为一名眼部疾病患者做了视网膜扫描,并实时做出了诊断。眼部扫描的结果由运行在 Google Cloud 上的算法进行分析,系统在 30 秒内给出了紧急程度的评级和详细的诊断。

系统可用于诊断一系列复杂的眼部疾病,包括青光眼、糖尿病性视网膜病变和老年性黄斑变性等,据悉其准确度和世界一流专家相当。

这个研究其实已经进行了 3 年。2018 年 8 月,DeepMind 就在官方网站上透露了这项和英国 Moorfields 眼科医院的合作,目标是用 AI 更加可靠、快速、低成本地为眼科医生推荐治疗方案,覆盖的眼部疾病超过 50 种。

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目前,眼部疾病的诊断主要依赖光学相干断层扫描(Optical coherence tomography),也被简称为 OCT。简单来说,OCT 类似超声成像,采用波长很短的光波作为探测手段,通过组织对光线的反射来提供截面图像。

和二维的眼底图相比,OCT 能提供眼球背后完整的、分辨率可以达到微米级的三维图像。

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眼部的 OCT 图像.

但是,这种三维图像只有极少数眼科专家能读懂,而且非常耗费时间。在 Moorfields 眼科医院,每天平均有超过 1000 次独立的 OCT 检查,这就意味着患者通常需要排队等待诊断,不管情况是不是紧急。如果一些危重的患者在等待期出现流血等突然恶化的状况,很有可能造成失明。

AI 的实时诊断就是为了解决这样的问题,它可以帮助医生迅速确诊,并为更紧急的病人尽快安排治疗。

据 DeepMind 介绍,AI 使用两个神经网络来辅助病人,第一个用来分析 OCT 图像,提供不同的眼部组织和眼部病变的「地图」,例如出血、损伤等;另一个神经网络分析「眼部地图」,提供诊断结果和推荐的治疗方案,而且,它会为方案提供推荐百分度,以供医生参考。

AI 算法的准确度离不开海量的训练数据。DeepMind 透露,训练数据来自 Moorfields 眼科医院的临床病例,但是,原始数据并不能直接用于训练,因此 DeepMind 团队还做了数据清洗、典藏和标注的工作,他们认为自己已经建立了「全世界最好的可直接用于机器学习的眼部研究数据库」。

据《金融时报》报道,近年来,美国食品药物监督管理局(FDA)批准的医疗人工智能算法数量正大幅增加,从 2017 年的全年 2 项增至 2018 年的每月 1 – 2 项。其中,有一项来自创业公司 IDx 的算法和 DeepMind 一样,可以实时扫描和诊断糖尿病性视网膜病变,并已在整个欧洲的临床护理中得到应用。

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IDx 的产品已经获得 FDA 批准.

百度同样在尝试将 AI 用于眼部疾病诊断上。

2018 年,百度推出了 AI 眼底筛查一体机,它集合了眼底相机和人工智能算法,同样用于青光眼、黄斑病变、糖网病等眼部疾病。

从拍摄眼底照片到出诊断结果,AI 眼底筛查机只需 10 秒,百度在官网介绍称, AI 的敏感性(敏感性越高,漏诊概率越低)、特异性(特异性越高,误诊概率越低),都达到了 94%,「超过了大多数的阅片医生,达到了三甲医院主任医师的水平」。

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百度 AI 眼底筛查一体机实物图.

和 DeepMind 针对 OCT 图像进行分析不同,百度眼底筛查一体机以拍摄的二维眼底图为输入,映射回真实的三维眼底形态,并通过算法评估眼部疾病风险。

一家已经获得中国食药监局(CFDA)二类医疗器械注册证书,产品已正式上市销售的相关创业公司创始人介绍过两种方法的差异,「眼底彩照是二维数据,OCT 是三维切片数据,二者之间类似胸透和 CT 的区别。通过眼底彩照可以诊断病灶在哪里,但具体是什么问题、病灶的形状、大小则需要通过 OCT 数据诊断。 」

不过,百度的落地行动做得很快。2018 年的百度世界大会上,李彦宏宣布将向全国 500 个贫困县医疗点捐赠 AI 眼底筛查一体机;一些眼科专家已经带着 AI 眼底筛查一体机在广东德庆县等地进行了多次义诊活动。

AI 可以帮助医生进行更快的诊断,患者的眼部疾病数据也会被用于增加数据库的规模,帮助算法改进。

从人工智能巨头的举动来看,眼部疾病诊断是一个有望让 AI 真正落地的场景。Moorfields 眼科医院的医生 Pearse Keane 说,「我们必须和对待其他医疗设备一样,以严苛的标准对待算法,但我个人的看法是,眼科将成为第一个被人工智能彻底改变的医疗行业。」

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