這家公司用21年研發了能預診糖尿病患者失明的AI系統

在許多情況下，人工智慧在病情的預測和診斷的效率和精確度上甚至超過醫生。但是，前提是大部分工作都要在精心控制的實驗室中進行的，並且所基於的數據和圖像均由專家進行採集和審查。

如今，越來越多的技術公司都在努力，嘗試將人工智慧引入真正的醫療保健體系中。

去年，美國食品和藥物管理局（FDA）批准了第一個醫療機器學習應用程序Arterys Cardio DL。該程序通過使用深度學習演算法來分析心臟的MRI圖像，從而幫助醫生識別患者的問題並進行診斷。

除此之外，還有一些AI應用程序試圖在沒有專家監督的情況下標記數據並診斷疾病。

最近，美國愛荷華州的IDx公司宣布，FDA已加快審查其創建的AI自動系統IDx-DR，以用於盡早發現糖尿病患者失明的主要原因——糖尿病視網膜病變，從而加以預防、提前治療。

該系統由IEEE高級會員Michael Abramoff花費了21年開發，在沒有眼科專家的幫助下，就能自行診斷。由於目前許多患者經常都要等待數周或數月才能看到眼科專家，無法及時診斷，因此，這一系統的出現患者來說可能會產生巨大影響。

IDx創始人Michael Abramoff博士正在與IDx員工討論視網膜圖像

Abramoff說，AI系統的自主性最初使監管者感到不舒服。
「基本上沒有人在考慮演算法的問題，」他說。因此，IDx公司和FDA用了7年時間來確定評估系統準確性和安全性的標準。
Abramoff補充道：「使監管機構能夠理解演算法至關重要。 這是一段漫長的旅程，但我希望能夠儘快實現。」

據他介紹，IDx公司還對系統做了一些必要的調整，以便從實驗室走出來，真正進入診所，得以應用。比如，IDx團隊添加了一個互動組件，當AI的診斷質量足夠高時，系統就會將拍攝的視網膜圖像情況反饋給護士或醫生。
「拍攝視網膜並不容易，」 Abramoff表示， 「系統會告訴操作員他們是否需要重新拍攝圖像。」

在對公開數據集進行早期測試後，IDx公司在去年夏天完成了一項900人的臨床試驗，將進行了四小時培訓的系統及具有10年以上經驗的專家通過攝取和分析視網膜圖像，從而提供的診斷結果相比較。雖然Abramoff還拒絕分享審查結果，但他指出：「我們對此非常興奮。」

可以看到，人工智慧診斷在眼科領域已經得到了蓬勃發展，其中包括對先天性白內障和青光眼等疾病的診斷。例如，谷歌正在對DeepMind進行培訓，以發現常見眼疾的跡象。這一早期的發展勢頭並不令人意外，因為該病症具有明確的診斷和治療標準，而且眼睛易於接近，因此非常適合應用新技術。例如，此前FDA批准使用的第一種基因療法之一針對的就是遺傳性視力喪失的疾病。

總體來說，AI更適合解決定義明確的問題和任務。因此，具有硬數據的醫學領域（例如病理圖像）對於AI的應用往往比只有軟數據的領域（諸如來自電子醫療記錄的一般診斷）更成熟。

如Abramoff所說，隨著AI技術的日漸成熟，其診斷結果也將愈加客觀，這將使得越來越多的醫療工作者得以從繁瑣的工作中解脫出來，將更多的精力放在癥狀和治療方案的判斷和商定，以及其它醫學研究中。

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