這篇題為《可在臨床上用于視網(wǎng)膜疾病診斷和轉(zhuǎn)診的深度學(xué)習(xí)》的論文稱(chēng)，系統(tǒng)能診斷包括糖尿病眼病、黃斑病變等50多種眼科疾病，準(zhǔn)確度超過(guò)專(zhuān)家，并且可推薦相應(yīng)的診療措施。

DeepMind 已經(jīng)成為 AI 領(lǐng)域的明星，其將機(jī)器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的前沿技術(shù)相結(jié)合，建立強(qiáng)大的通用學(xué)習(xí)算法，其開(kāi)發(fā)的AlphaGo打敗了世界最頂尖的圍棋手。此前有外媒報(bào)道，DeepMind 欲將其算法應(yīng)用到醫(yī)療保健行業(yè)，包括計(jì)劃在 5年內(nèi)使用機(jī)器學(xué)習(xí)處理英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系(NHS)。此次發(fā)表的研究，正是DeepMind和倫敦摩爾菲爾茲眼科醫(yī)院(Moorfields Eye Hospital)合作的第一階段成果，雙方合作始于2016年。

這項(xiàng)研究填補(bǔ)了人工智能在OCT臨床應(yīng)用中的空白。OCT全稱(chēng)為optical coherence tomography，譯為學(xué)相干斷層成像，廣泛應(yīng)用于視網(wǎng)膜疾病、青光眼、眼前節(jié)疾病等眼科疾病的檢查。

AI在眼科領(lǐng)域的應(yīng)用已然是AI醫(yī)療潮中的一大分支。國(guó)內(nèi)公司多用AI以識(shí)別眼底圖，以篩查糖尿病性視網(wǎng)膜病變，這是是糖尿病患者失明的主要原因。眼科領(lǐng)域的眼底圖與OCT， 類(lèi)似x光和CT，眼底照通常用于一些疾病的初步檢查，而OCT能得到更加微觀、更加精確的信息。

“該AI系統(tǒng)能以‘前所未有’的準(zhǔn)確度快讀解讀臨床中的眼部OCT檢查結(jié)果。” DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman在博客中稱(chēng)。

準(zhǔn)確率

在對(duì)DeepMind這一AI系統(tǒng)測(cè)試中，錯(cuò)誤率為5.5%，而同時(shí)，8名專(zhuān)家中最好的兩位，錯(cuò)誤率分別在6.7%和6.8%。“說(shuō)明其效果已經(jīng)能達(dá)到人類(lèi)專(zhuān)家的水平，符合臨床應(yīng)用的要求。”Airdoc算法工程師王欣對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者分析。

如今，OCT檢查已經(jīng)在醫(yī)院眼科廣泛應(yīng)用，是重度眼疾診斷的金標(biāo)準(zhǔn)。“我們看眼底病，先看OCT檢查，再結(jié)合眼底照和視力。”一位上海復(fù)旦大學(xué)附屬眼耳鼻喉科醫(yī)院醫(yī)生對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)，該院有四五臺(tái)OCT，每天至少有150名患者進(jìn)行OCT掃描，“已經(jīng)全部排滿了，病人要等” 。

在英國(guó)，OCT檢查被廣泛用于急性或慢性視力損傷的患者，快速進(jìn)行全面評(píng)估和分類(lèi)。

雖然OCT應(yīng)用廣泛，但相對(duì)于眼底篩查，OCT檢查更加難讀。AI系統(tǒng)有望能減輕眼科醫(yī)生的負(fù)擔(dān)。

“AI在醫(yī)學(xué)影像中就應(yīng)該應(yīng)用于多病種、多部位、多格式。”對(duì)此，宜遠(yuǎn)智能CEO吳博對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)，太孤立地做，容易鉆牛角尖，一旦遇到瓶頸，孤立病種也沒(méi)實(shí)際意義了。

突破性

DeepMind的這項(xiàng)研究更具突破性地方在于，采用了一種新穎的算法，使得AI能夠適用不同的人群、不同的設(shè)備。

“盡管最新研究已經(jīng)顯示，AI能在二維圖像識(shí)別上達(dá)到專(zhuān)家水平，但是前瞻性臨床試驗(yàn)仍然面臨三大難題：一是AI系統(tǒng)(基于一個(gè)典型數(shù)據(jù)集中大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的)必須能應(yīng)用到真實(shí)場(chǎng)景，且不損失準(zhǔn)確性，同時(shí)，對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒(méi)有禁止性要求;二是AI必須能夠應(yīng)用于實(shí)際的臨床問(wèn)題，能夠方便地進(jìn)行臨床部署和效果評(píng)估;三是AI的性能必須在實(shí)際場(chǎng)景中媲美甚至超過(guò)人類(lèi)專(zhuān)家的水平。” DeepMind論文中寫(xiě)道，這項(xiàng)研究成果已經(jīng)在解決這三個(gè)問(wèn)題顯示出潛力，但是尚未達(dá)到全部三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。

這意味著AI系統(tǒng)能很好地應(yīng)用在多家醫(yī)院、多臺(tái)設(shè)備上，這大大拓寬了DeepMind的客戶，系統(tǒng)可以接受更多真實(shí)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，以更好迭代。

主流的深度學(xué)習(xí)方法存在一個(gè)明顯的缺陷，即它的過(guò)程無(wú)法描述，猶如一個(gè) “黑箱”，在這項(xiàng)研究中，DeepMind采用了一種新穎的算法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，“能讓眼科醫(yī)生了解系統(tǒng)是如何‘思考’的”。

數(shù)據(jù)是關(guān)鍵

如國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)AI醫(yī)療公司一樣，DeepMind系統(tǒng)還處于科研階段。

未來(lái)5年內(nèi)，項(xiàng)目合作方——倫敦摩爾菲爾茲眼科醫(yī)院的30家醫(yī)院和社區(qū)診所都能免費(fèi)試用該系統(tǒng)。同時(shí)雙方還將繼續(xù)推進(jìn)這項(xiàng)研究。

但不同于國(guó)內(nèi)公司的是，DeepMind面臨更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私要求。在這次合作中，DeepMind著重強(qiáng)調(diào)了Moorfields 擁有數(shù)據(jù)所有權(quán)。

因數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題，2017年，英國(guó)最高隱私保護(hù)監(jiān)管部門(mén)裁定，DeepMind一項(xiàng)重要的醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)違反了英國(guó)的數(shù)據(jù)保護(hù)法——這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，NHS向Google DeepMind部門(mén)提供了約160萬(wàn)患者的詳細(xì)資料。該信息用于開(kāi)發(fā)完善一個(gè)名為Streams的診斷和檢測(cè)系統(tǒng)，可以識(shí)別處于風(fēng)險(xiǎn)中的患者。

如今，AI 算法開(kāi)源的情況下，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。AI產(chǎn)品迭代成熟的關(guān)鍵仍是是否能源源不斷地合法獲取足夠的影像數(shù)據(jù)。