不下围棋了,DeepMind进军AI眼疾
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相干光学扫描仪
每周，医院（MoorfieldsEyeHospital）要进行例眼科相干光学扫描以诊断眼疾。相干光学扫描仪向眼底视网膜发射光束并接收反射光，以此生成视网膜高精度三维图像。每次扫描都要产生大量数据，但目前分析这些数据的效率很低——只能由受过专门训练的眼科专家来一例一例判读某个人是否存在疾病，更不必说通过大数据分析寻找规律来及早发现疾病。
然而，人工智能可以高效完成这个任务。谷歌旗下的AI先锋DeepMind打造的围棋人工智应用AlphaGo，于今年早些时候击败了世界顶级高手李世石。但DeepMind的野心远不止于此，他们宣布已医院联手，旨在将机器学习应用于视网膜数据的处理。
新的AI软件将处理上百万份视网膜扫描数据，包括传统的视网膜图像数据和最新的光学相干成像数据，并据此建立模型，力图通过识别早期征兆及早发现眼病。
该项目将首先致力于糖尿病和老年性视网膜黄斑病变的自动诊断。糖尿病患者患某些眼病的概率比非糖尿病人高25倍，而老年性视网膜黄斑病变是英国最常见的致盲眼疾。早期发现对这两种疾病的及时治疗意义重大。
视网膜扫描图像
由于该项目刚起步，并且旨在对人眼很难分辨的细微特征进行模式识别，因此该技术没有更多的细节发布。DeepMind称，机器学习能及早发现视力衰退的细微特征，并为治疗争取更多时间。
该项目是DeepMind的首个医疗领域项目，属于纯研究性质。DeepMind之前还跟医院（RoyalFreeHospital）合作开发过一款名叫Streams的应用来监视肾脏疾病。《新科学家》（NewScientist）称，该项目已经收集了万病人的数据。
医院提供的数据将会匿名化。DeepMind称，他们将无法通过医疗数据来确定病人的身份。“该项目可以在不损害任何患者利益的情况下提高医疗服务水平”。看来，医院的案例让DeepMind的公关工作谨慎了不少。
当然，这不是深度学习应用于医疗的首次尝试。IBM公司的“沃森”（Watson）超级计算机正在分析60万份病历，以及万份病人自述和临床诊断书，来帮助医生更好地诊断癌症。同时，英国创业公司Babylon也在开发能为病人提供医疗建议的软件。
然而毫无疑问，医学领域的许多问题极其复杂，需要很长时间才能彻底解决。对于“视网膜特征识别”这样一个被明确定义的任务，DeepMind可以通过开发软件来分析数据，帮助医生发现眼病细微征兆并及早治疗。但它的实际效果如何，我们拭目以待。
翻译：离子心
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