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重磅:98%的視覺衰退疾病將可能被預防

歌DeepMind已經宣布了它與NHS(英國國家醫療服務部門)的第二個合作項目,與倫敦東部的moorfields 眼科醫院一起創建一個最終能從眼球電子掃描中識別出視力威脅因素的機器學習系統。

重磅:98%的視覺衰退疾病將可能被預防


(圖片來自於互聯網)


這是NHS和DeepMind(谷歌的人工智慧研究機構)之間的第二次合作,但是DeepMind的聯合創始人Mustafa Suleyman表示這是DeepMind第一次著手純醫療領域研究。此前他們與北倫敦的Royal Free醫院合作的、目前仍在進行中的項目,則是著眼於直接的病人護理,即使用一個叫做Streams的智能手機app來監控病人的腎功能。


這次與Moorfields醫院的合作也是DeepMind第一次在健康醫療方面使用機器學習。這個研究的核心在於共享大量的匿名的眼部掃描資料,DeepMind的研究者們將會使用這些資料測試出一個演算法,它可以更好地發現眼部疾病如濕性老年黃斑退化病變、糖尿病性視網膜病變的早期癥狀。


Suleyman說道:「有太多人處在隱患之中,尤其是糖尿病性視網膜病變。如果你患有糖尿病,那麼你失明的可能性將增大25倍。如果我們可以檢測到這些早期癥狀,並且儘早發現病變的位置,那麼98%的最嚴重的視覺衰退疾病都將可能被預防。」演算出一個神經系統網路來對眼部掃描進行評估,可以大大提高診斷的速度和精確度,這將會挽救數千人的視力。

這兩家公司合作的達成多虧了Moorfields醫院一名醫生的主動請求。Pearse Keane,一個眼科高級顧問醫師,他通過網站聯繫了谷歌這家附屬機構,表明了更好地分析眼部掃描資料的必要性,並在之後不久發起這個研究項目。Pearse Keane說,當他無意間讀到一篇關於DeepMind訓練機器來玩雅達利遊戲(這是Deep Mind第一個公布的成功項目)的消息之後,「我就一直在看有關深度學習和科學技術曾在圖像認知方面取得的成功之類相關的資料」。


「那時我就想到,深度學習應該確實可以很好地分析眼部圖像。而光學相干斷層掃描技術(OCT)是我的領域,我們擁有世界上最大的OCT圖像存放室。所以幾天之內我就和Mustafa取得了聯繫,他也做出了答覆。」


DeepMind此前跟NHS的合作項目是有很大爭議的,在這之後DeepMind與它的合作夥伴Royal Free醫院因沒有獲得適當授權就使用了這次試驗中的病人資料而受到指控。那時,Royal Free 表示這個安排「是獲得了NHS英格蘭公司信息管理部門發出的標準的NHS信息共享同意書的,同樣的,這樣做也獲得了處理NHS病人數據的其它第三方機構的1500份許可證明」。


由於這次與Moorfields的合作包含的是匿名信息,所以隱私問題的障礙就減少了許多。DeepMind已經通過與醫院達成的研究項目合作同意書獲得了訪問病人資料的許可,同時還出版了一個研究協定作為醫學試驗的標準慣例。


這個公司表示,這些共享信息總量達「接近100萬份的匿名眼部電子掃描資料,同時還有一些相關的眼部疾病和病情管理的匿名信息。

「這意味著不太可能從這些掃描件中確認出具體某一位病人。它們也是具有歷史意義的,就是說當我們的研究結果可能被用於改善未來的醫療時,它們也將不會影響到病人現在接受的治療。」這個研究中用到的數據沒有明確的個人信息。研究者使用的是這些完全匿名且沒法確認具體患者的數據,在這種情況下,向患者徵求使用其數據的同意是沒必要的。

重磅:98%的視覺衰退疾病將可能被預防



(圖片來自theguardian)


Moorfields醫院眼科研究中心的領導人Prof PengTee Khaw表示,這個合作項目的關鍵正是已有的極精確的視網膜掃描件數量的巨大增長。「這些掃描件非常詳細,比我們做的身體其它部位的掃描要詳細地多,我們甚至可以看見細胞水平。但是問題就在於如何處理如此龐大的數據。

「我需要用一生的時間來追蹤一個病人的歷史。然後現在,病人依靠我的經驗去預言他們的未來。如果我們能夠使用會深度學習的機器,那麼我們在做這件事情上就會好很多,因為我將擁有1萬次人生經驗。」


內容來源:智能硬體小站編譯自衛報網頁版,轉載請註明出處


圖片來源:互聯網


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