[导读]Google Deep Mind曾以Alpha Go战胜了人类围棋冠军,如今,它又开始进军医疗领域了。据报道,Deep Mind与NHS(英国国家医疗服务体系)再次合作,同Moorfields眼科医院
Google Deep Mind曾以Alpha Go战胜了人类围棋冠军,如今,它又开始进军医疗领域了。据报道,Deep Mind与NHS(英国国家医疗服务体系)再次合作,同Moorfields眼科医院一起开发辨识视觉疾病的机器学习系统。通过一张眼部扫描图,该系统能够辨识出视觉疾病的早期症状,达到提前预防视觉疾病的目的。
这是Deep Mind与NHS的第二次合作。在此之前,Deep Mind曾与伦敦北部的皇家自由医院合作,用智能手机监控病人的肾功能。Deep Mind联合创始人Mustafa Suleyman说,这次合作是公司首次进行纯粹的医学研究。同时,这也是公司首次把机器学习应用于医疗项目。
这项研究的核心部分是分享100万张眼部扫描图,Deep Mind的研究员将用来训练一个机器学习系统,更好地辨识出视觉疾病的早期症状。
“这次研究是非常重要的,特别是糖尿病视网膜病的诊断。如果你有糖尿病,那么,你变盲的机率会增加25倍。如果我们能够检测出这种状况,并且尽快展开治疗,那么,98%的严重视觉丧失都可能被避免。”Suleyman表示说。
Moorfields与Deep Mind的合作要归功于该医院的咨询眼科专家Pearse Keane。在Deep Mind的官方网站上,Pearse Keane探讨了如何做好眼部扫描图的分析,随后,他与Suleyman取得了联系,启动了这个合作项目。
Deep Mind与NHS的上次合作曾导致人们对隐私的担忧。相对来说,此次合作的争议会小一些,因为分享的信息都是匿名的。“这意味着,从这些扫描图像中无法辨识出任何的病人。同时,这些扫描图属于历史了,就是说,我们的研究结果能用来改善未来的医疗,但不会影响到现在病人接受的护理。当研究中使用了这样的数据,即研究人员无法辨识个体病人的匿名数据,那么,病人的明确许可就不再是必要的了。”
Moorfields眼科疾病研究中心的主管Peng Tee Khaw说,此次合作得以进行的关键在于,精确的眼部扫描图正在快速地增多。“这些扫描图的精细程度是不可思议的,比其它身体部位的扫描图更为精细:我们能够看到非常微观的层面,问题在于,我们如何处理如此大量的数据。”
“要跟踪一个病人的历史,我需要用上毕生的经验,而预测病人的未来时,他们要依赖于我的经验。如果我们能够使用机器辅助的深度学习,我们就能更加出色地完成工作,因为我将有1万次人生经验。”
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