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發(fā)表時(shí)間:2018/8/17 16:20  閱讀[3758]  回復(fù)[0]

【圖】重磅!谷歌DeepMind眼疾診斷里程碑:準(zhǔn)確率達(dá)94.5%

文章出處:前瞻網(wǎng)
重磅!谷歌DeepMind眼疾診斷里程碑:準(zhǔn)確率達(dá)94.5%
今年2月,谷歌在其人工智能業(yè)務(wù)DeepMind的基礎(chǔ)上開發(fā)了一套眼疾診斷系統(tǒng),近日該方案已經(jīng)獲得了關(guān)鍵進(jìn)展。
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(圖源:DeepMind)
周一,這套系統(tǒng)的初步研究結(jié)果已經(jīng)發(fā)表在《自然》(Nature)雜志上。結(jié)果顯示,在997例患者的掃描測(cè)試中,DeepMind的算法優(yōu)于英國(guó)莫菲爾眼科醫(yī)院(Moorfields Eye Hospital)的8名視網(wǎng)膜專家,診斷準(zhǔn)確率達(dá)94.5%。
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年初谷歌與Moorfields建立合作伙伴關(guān)系后,DeepMind開發(fā)出可以分析3D視網(wǎng)膜掃描主要眼科疾。ㄈ缜喙庋刍蛱悄虿∫暰W(wǎng)膜病變)的人工智能技術(shù)。這種技術(shù)可以識(shí)別50種常見的眼部疾病,利用OCT掃描儀每次都會(huì)生成約6500萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。創(chuàng)建這些掃描大約需要10分鐘,需要從眼睛內(nèi)部表面反射近紅外光,然后創(chuàng)建出組織的3D圖像。
根據(jù)Moorfields的顧問(wèn)眼科專家Pearse Keane,DeepMind的算法錯(cuò)誤率為5.5%,而8位醫(yī)生的錯(cuò)誤率為6.7%和24.1%。
在向?qū)<姨峁┯嘘P(guān)于患者的背景信息后,他們的誤診率為5.5%至13.1%之間,遜于人工智能。
Keane博士還表示,AI還可以立即分析掃描,而以往患者通常需要等待幾天才能讓?漆t(yī)生檢查圖像。而且他預(yù)期,這套基于AI技術(shù)的眼疾診療系統(tǒng)將逐漸部署到英國(guó)的各個(gè)醫(yī)院中,并于幾年內(nèi)進(jìn)入臨床試驗(yàn)階段:“我們?cè)谠O(shè)計(jì)這個(gè)算法時(shí)考慮到了非常具體的實(shí)際應(yīng)用。”
適用性超強(qiáng)的技術(shù)
DeepMind的算法使用Moorfields提供的14,884個(gè)匿名3D視網(wǎng)膜掃描進(jìn)行訓(xùn)練,并由醫(yī)生標(biāo)記為疾病征兆。為了使其決策更加透明,AI開發(fā)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以發(fā)現(xiàn)模式并從大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)測(cè)。
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根據(jù)DeepMind的說(shuō)法,第一個(gè)AI神經(jīng)分割網(wǎng)絡(luò)通過(guò)分析掃描以識(shí)別患病區(qū)域,而第二個(gè)神經(jīng)分類網(wǎng)絡(luò)則根據(jù)分析出的特定疾病類型,為臨床醫(yī)生提供診斷意見和轉(zhuǎn)診推薦。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)將這種推薦表示為百分比,因此臨床醫(yī)生能了解系統(tǒng)對(duì)其分析的置信度。
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“我們對(duì)研究結(jié)果感到非常興奮,現(xiàn)在正在思考積累正確證據(jù)的深思熟慮和安全的方法!盌eepMind Health的臨床主管Dominic King表示。
除了治療眼疾之外,谷歌DeepMind還與倫敦大學(xué)學(xué)院合作開展分析放射治療掃描,并與倫敦帝國(guó)理工學(xué)院有效分析了乳房X線照片。
Moorfields將保留對(duì)視網(wǎng)膜掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的控制權(quán),外界可免費(fèi)訪問(wèn)該算法至少五年。
總部位于倫敦的DeepMind面臨壓力,要求澄清其業(yè)務(wù)模式以及與其母公司Alphabet的關(guān)系,因?yàn)樗_發(fā)了用于英國(guó)公共資助的國(guó)家健康服務(wù)(NHS)的技術(shù)。為審查與NHS的合作伙伴關(guān)系而成立的審查小組在今年6月提出了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,即該公司最終可能會(huì)利用其資金和數(shù)據(jù)來(lái)“推動(dòng)壟斷利潤(rùn)”。
但Dominic King博士表示,該公司的技術(shù)將有助于NHS削減成本:“即將開展的研究中,重要的事情之一就是表明這種方法不僅可以提高臨床效果,還可以降低成本。”
很明顯,像這樣的算法可能會(huì)非常有益。據(jù)估計(jì),全世界約有2.85億人患有視力喪失,而眼疾則是造成這種疾病的最主要原因。這一AI應(yīng)用的成功無(wú)疑是里程碑式的。
更簡(jiǎn)化的流程
但最重要的是,該軟件不是一個(gè)簡(jiǎn)單的診斷工具。相反,它被設(shè)計(jì)用于分類,即決定哪些患者首先需要護(hù)理的過(guò)程。因此,雖然它確實(shí)猜測(cè)患者可能具有什么樣的條件,但它所做出的實(shí)際建議是——需要將個(gè)體引入治療的緊急程度。醫(yī)生可以參與決策過(guò)程。
“如果我們能夠及早診斷和治療眼部疾病,它就會(huì)為我們提供拯救人們視力的最佳機(jī)會(huì)。隨著進(jìn)一步的研究,它可以為未來(lái)的眼科問(wèn)題患者帶來(lái)更高的一致性和護(hù)理質(zhì)量。Dominic King表示!
目前,眼保健專業(yè)人員使用光學(xué)相干斷層掃描(OCT)掃描來(lái)幫助診斷眼睛狀況。這些3D圖像提供了眼睛后部的詳細(xì)地圖,但它們通常很難讀懂,需要專家分析來(lái)解釋。分析這些掃描所需的時(shí)間(僅Moorfields眼科醫(yī)院每天就有1000張此類圖像),再加上醫(yī)療保健專業(yè)人員必須經(jīng)歷的掃描次數(shù)可能導(dǎo)致掃描和治療之間的長(zhǎng)時(shí)間延遲——即使有人需要緊急護(hù)理。如果他們出現(xiàn)突然問(wèn)題,例如眼睛后部出血,這些延誤甚至可能使患者失明。
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用戶與OCT viewer的互動(dòng)
DeepMind開發(fā)的AI眼疾診斷系統(tǒng)不僅可以在幾秒鐘內(nèi)自動(dòng)檢測(cè)眼部疾病的特征,而且還可以通過(guò)建議是否應(yīng)該轉(zhuǎn)診進(jìn)行治療來(lái)優(yōu)先考慮急需護(hù)理的患者。這種即時(shí)的分類過(guò)程應(yīng)該大大減少掃描和治療之間的時(shí)間,幫助患有糖尿病眼病和年齡相關(guān)性黃斑變性的患者避免視力喪失。
下一階段要做什么?
如果該技術(shù)經(jīng)過(guò)臨床試驗(yàn)的一般使用驗(yàn)證,Moorfields的臨床醫(yī)生將能夠在其所有30家英國(guó)醫(yī)院和社區(qū)診所免費(fèi)使用該技術(shù),最初為期五年。這些診所每年為300,000名患者提供服務(wù),每天接受超過(guò)1,000個(gè)OCT掃描轉(zhuǎn)診——每個(gè)診所都可以提高準(zhǔn)確性和診斷速度。
Moorfields醫(yī)院也表示,已經(jīng)在清理、策劃和標(biāo)記數(shù)據(jù)集方面投入了大量資金,為世界上的眼科研究創(chuàng)建了最好的人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)之一。這個(gè)改進(jìn)的數(shù)據(jù)庫(kù)由Moorfields作為非商業(yè)公共資產(chǎn)所擁有,它已經(jīng)被醫(yī)院研究人員用于九項(xiàng)獨(dú)立研究,涉及多種條件。Moorfields還可以使用DeepMind訓(xùn)練有素的AI模型進(jìn)行未來(lái)的非商業(yè)研究。
人工智能在醫(yī)療場(chǎng)景中已經(jīng)獲得了一系列最新應(yīng)用,學(xué)會(huì)像人類醫(yī)生一樣診斷疾病。在其他研究中,斯坦福大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家教授機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)識(shí)別致命和常見的皮膚癌類型;研究人員在數(shù)字幻燈片上發(fā)現(xiàn)了乳腺癌;一個(gè)醫(yī)療器械已經(jīng)獲得美國(guó)食品和藥物管理局的批準(zhǔn),以幫助發(fā)現(xiàn)眼部問(wèn)題。英國(guó)政府還將醫(yī)療保健納入其人工智能的宏偉計(jì)劃中。
這樣的結(jié)果非常令人鼓舞,但醫(yī)學(xué)界的專家仍然擔(dān)心如何將AI系統(tǒng)整合到護(hù)理實(shí)踐中,比如如何先把它轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品。放射學(xué)家Luke Oakden-Rayner表示,人工智能的進(jìn)步正在迅速推動(dòng)我們走向一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),在這個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),軟件不再是醫(yī)生應(yīng)用和解釋的工具,而是代表人類做出決定的事情。
人工智能系統(tǒng)正在開始在沒有監(jiān)督的情況下做出醫(yī)療決策,但這也讓醫(yī)療AI的風(fēng)險(xiǎn)變得更大。4月,美國(guó)食品和藥物管理局批準(zhǔn)了第一個(gè)基于人工智能的計(jì)劃,該計(jì)劃可在沒有人為監(jiān)督的情況下作出臨床決策。
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