（文章來源：教育新聞網(wǎng)）
人工智能有潛力為太空，教育，體育，金融，建筑，醫(yī)療保健等各個領域做出寶貴貢獻。人工智能醫(yī)療保健行業(yè)一直受到廣泛關注，科學家和專家對可以復制人類智能的機器的前景非常感興趣。人工智能已經(jīng)具有不可否認的出色表現(xiàn)，在某些情況下甚至比人類還要好。穆爾菲爾德斯眼醫(yī)院NHS Foundation Trust的DeepMind項目就是一個這樣的例子。
Google的DeepMind，UCL和Moorfields眼科醫(yī)院的研究已經(jīng)使用人工智能構建了可以從3D掃描中識別出多種眼部疾病并可以推薦患者進行適當治療的軟件。導致視力喪失的兩個最重要的狀況是糖尿病性視網(wǎng)膜病變和年齡相關性黃斑變性(AMD)。這些因素共同影響了英國的625,000多人和全球1億多人。
糖尿病正在上升。據(jù)估計，全球成年人口中有11個被診斷出患有糖尿病。這也是工作年齡人口失明的主要原因。如果您患有糖尿病，那么您失明的幾率會高出25倍。早期發(fā)現(xiàn)和干預可以預防98%的糖尿病導致的嚴重視力喪失?？杀氖?，這并不總是發(fā)生。
與年齡相關的黃斑變性是英國視力喪失的最常見原因，在英國，每天有近200人因這種病的嚴重致盲形式失去視力。在全球范圍內(nèi)，到2020年，患有AMD的人數(shù)將增加2億。通過及早發(fā)現(xiàn)疾病并進行治療，我們可以幫助挽救其中許多人的視線。
眼科醫(yī)院通常使用稱為光學相干斷層掃描(OCT)的數(shù)字掃描進行診斷，并確定針對這些嚴重疾病的正確治療方法。創(chuàng)建掃描大約需要10分鐘，并且需要從人眼的內(nèi)表面反射近紅外光。此過程創(chuàng)建眼睛組織的3D圖像-分析眼睛健康的最常見方法。這些掃描是至關重要的醫(yī)療工具，但是眼科專業(yè)人員需要很長時間才能對其進行分析并確定問題。這可能會影響醫(yī)生與患者見面討論診斷和治療的速度。迄今為止，傳統(tǒng)的計算機分析工具還無法徹底分析OCT掃描。
新的AI軟件基于深度學習算法，可幫助您更有效地分析OCT掃描，從而提早發(fā)現(xiàn)。在開發(fā)過程中，系統(tǒng)接受了將近一百萬次匿名的眼睛掃描，以及有關眼睛狀況和疾病管理以及人類醫(yī)生做出的診斷的信息。該系統(tǒng)能夠?qū)W習如何識別人眼的解剖元素，以及如何根據(jù)OCT掃描顯示的疾病征兆建議臨床行動。
該軟件接受了來自7,500名患者的近15,000次OCT掃描的培訓。在一項將AI的判斷與由八名醫(yī)生組成的小組的診斷中進行比較的測試中，該軟件在94%以上的時間中都提出了與人類醫(yī)生相同的建議。這樣的結(jié)果令人鼓舞，但是醫(yī)療保健專家擔心人工智能將如何被整合到實際醫(yī)療中。
該項目的研究人員意識到諸如我們無法解釋AI的特定決策之類的問題。就像自動駕駛汽車一樣，該軟件總是有可能在判斷中犯下致命錯誤。在這種情況下，該軟件具有旨在緩解問題的各種功能。它不依賴于一個決策算法，而是使用一組經(jīng)過獨立訓練的算法，因此多數(shù)決策可以推翻少數(shù)決策。此外，系統(tǒng)不會為每個診斷給出一個單一答案。相反，它提供了所有可能的診斷解釋，使醫(yī)生能夠發(fā)現(xiàn)錯誤的分析結(jié)果。
最重要的是，該軟件是專為分類而設計的，它可以確定哪些患者需要立即護理。如果我們能夠及早診斷和治療眼疾，我們就有更大的機會使人們免于視力喪失。該軟件尚未準備好用于臨床，但可以在幾年內(nèi)在醫(yī)院中部署。估計約有2.85億人患有某種形式的視力喪失，這種算法將來可能會有所幫助。
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