重磅：98％的视觉衰退疾病将可能被预防

歌DeepMind已经宣布了它与NHS（英国国家医疗服务部门）的第二个合作项目，与伦敦东部的moorfields 眼科医院一起创建一个最终能从眼球电子扫描中识别出视力威胁因素的机器学习系统。

（图片来自于互联网）

这是NHS和DeepMind（谷歌的人工智能研究机构）之间的第二次合作，但是DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman表示这是DeepMind第一次着手纯医疗领域研究。此前他们与北伦敦的Royal Free医院合作的、目前仍在进行中的项目，则是着眼于直接的病人护理，即使用一个叫做Streams的智能手机app来监控病人的肾功能。

这次与Moorfields医院的合作也是DeepMind第一次在健康医疗方面使用机器学习。这个研究的核心在于共享大量的匿名的眼部扫描资料，DeepMind的研究者们将会使用这些资料测试出一个算法，它可以更好地发现眼部疾病如湿性老年黄斑退化病变、糖尿病性视网膜病变的早期症状。

Suleyman说道：「有太多人处在隐患之中，尤其是糖尿病性视网膜病变。如果你患有糖尿病，那么你失明的可能性将增大25倍。如果我们可以检测到这些早期症状，并且尽早发现病变的位置，那么98%的最严重的视觉衰退疾病都将可能被预防。」演算出一个神经系统网络来对眼部扫描进行评估，可以大大提高诊断的速度和精确度，这将会挽救数千人的视力。

这两家公司合作的达成多亏了Moorfields医院一名医生的主动请求。Pearse Keane，一个眼科高级顾问医师，他通过网站联系了谷歌这家附属机构，表明了更好地分析眼部扫描资料的必要性，并在之后不久发起这个研究项目。Pearse Keane说，当他无意间读到一篇关于DeepMind训练机器来玩雅达利游戏（这是Deep Mind第一个公布的成功项目）的消息之后，「我就一直在看有关深度学习和科学技术曾在图像认知方面取得的成功之类相关的资料」。

「那时我就想到，深度学习应该确实可以很好地分析眼部图像。而光学相干断层扫描技术（OCT）是我的领域，我们拥有世界上最大的OCT图像存放室。所以几天之内我就和Mustafa取得了联系，他也做出了答复。」

DeepMind此前跟NHS的合作项目是有很大争议的，在这之后DeepMind与它的合作伙伴Royal Free医院因没有获得适当授权就使用了这次试验中的病人资料而受到指控。那时，Royal Free 表示这个安排「是获得了NHS英格兰公司信息管理部门发出的标准的NHS信息共享同意书的，同样的，这样做也获得了处理NHS病人数据的其它第三方机构的1500份许可证明」。

由于这次与Moorfields的合作包含的是匿名信息，所以隐私问题的障碍就减少了许多。DeepMind已经通过与医院达成的研究项目合作同意书获得了访问病人资料的许可，同时还出版了一个研究协定作为医学试验的标准惯例。

这个公司表示，这些共享信息总量达「接近100万份的匿名眼部电子扫描资料，同时还有一些相关的眼部疾病和病情管理的匿名信息。

「这意味着不太可能从这些扫描件中确认出具体某一位病人。它们也是具有历史意义的，就是说当我们的研究结果可能被用于改善未来的医疗时，它们也将不会影响到病人现在接受的治疗。」这个研究中用到的数据没有明确的个人信息。研究者使用的是这些完全匿名且没法确认具体患者的数据，在这种情况下，向患者征求使用其数据的同意是没必要的。

（图片来自theguardian）

Moorfields医院眼科研究中心的领导人Prof PengTee Khaw表示，这个合作项目的关键正是已有的极精确的视网膜扫描件数量的巨大增长。「这些扫描件非常详细，比我们做的身体其它部位的扫描要详细地多，我们甚至可以看见细胞水平。但是问题就在于如何处理如此庞大的数据。

「我需要用一生的时间来追踪一个病人的历史。然后现在，病人依靠我的经验去预言他们的未来。如果我们能够使用会深度学习的机器，那么我们在做这件事情上就会好很多，因为我将拥有1万次人生经验。」

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