谷歌的人工智能部门打败李世石后,下一挑战是防止失明

猿团 | 2016-07-06 10:34:36

继击败世界围棋冠军之后,谷歌旗下的人工智能部门DeepMind的下一个挑战是防止失明。DeepMind宣布与英国国家卫生服务体系(NHS)的Moorfields眼科医院合作将机器学习技术应用于及早发现常见的眼部疾病。

该为期五年的研究项目将会利用Moorfields病患数据库中的100万匿名眼球扫描照。

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糖尿病可引发一种常见的并发症:糖尿病视网膜病变。如果未经治疗,该慢性疾病会导致失明,它是美国成年人失明的主要原因之一。

不过,如果发现得早,病患能够大大降低失明的风险。为了实现这一点,谷歌专门研究人工智能的DeepMind部门与英国国家卫生服务体系(以下简称“NHS”)展开合作。NHS是英国公共资助的医疗保健系统,供免费使用,每36小时治疗的病人达到100万,职员规模庞大。

“NHS是个奇迹。”DeepMind联合创始人穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)表示,“并不是因为它完美无缺,而是因为它可行,即便有一些难以想象的限制也能够奏效。”

改进眼球扫描分析

研究人员将利用机器学习来分析匿名眼球扫描照,然后打造算法来更好的发现糖尿病视网膜病变等眼部疾病的早期症状。该合作旨在使得眼球扫描能够加快诊断,同时提高诊断的准确度。

苏莱曼向《卫报》表示,“如果你有糖尿病,那你失明的概率会增加25倍。而如果你能够早早检测出问题,并及时治疗,那么98%的严重视力丧失病例可得到预防。”

在英国,已经有200万人出现视力障碍,其中约36万人失明或局部失明。据估计,到2050年,视力丧失人数将会翻倍。因此,诊断和治疗技术的改进意义重大。

该新项目将会涉及两种眼球扫描:传统的眼底图像(实质上是眼睛后面的视网膜图像),以及光学相干断层扫描(OCT)。OCT可得出视网膜横截面图像,可以让眼科保健专家更加具体地了解视力的损伤情况。

然而,DeepMind网站解释道,“OCT扫描非常复杂,医生及其它眼科保健专家经过专门的培训才能够进行分析。因此,病患的诊断和治疗往往都会大大延迟。截至目前为止,传统计算机分析工具无法解决这一问题。”

2月有媒体报道称,DeepMind团队已经在跟NHS合作开发病患护理软件。然而,这一次似乎是DeepMind第一次开始将其核心的机器学习技术应用于产生医疗诊断。谷歌5月也曾公布另一项旨在改进糖尿病视网膜病变早期发现技术的机器学习项目。谷歌发言人称,“这是完全分开的一个项目,”检测视网膜病变是“谷歌内部的一些不同的团队在研究的机器视觉技术的一次很好的应用。”

数据隐私问题

今年早些时候,DeepMind开发的AlphaGo击败世界围棋冠军、职业九段选手李世石,引发极为广泛的关注。该谷歌旗下的人工智能公司渴望利用同样的技术去变革医疗保健领域,但它之前的行动引发了不小的争议。

这是NHS和该科技巨头之间的第二次合作。第一次合作的内容是开发一款智能手机应用来警告病患肾衰竭风险。NHS和DeepMind达成的数据分享协议备受诟病,因为谷歌获准访问多达160万病患的医疗保健数据,公众担忧病患数据会如何被共享以及那些数据会否安全。

新项目似乎不大可能会引发这样的担忧,因为那些数据完全匿名。

谷歌解释道,“从眼球扫描图辨认出病患身份是不可能的。它们也都是历史扫描图,也就是说,虽然我们的研究成果可能会被用于改进未来的治疗,但它们不会影响到病患现在接受的治疗。该研究所使用的数据不可辨识个人身份。”该公司说,研究人员无法辨认病患的个人身份,“所以此次研究的数据使用不需要获得病患的同意。”

在该项目中,数据库仍会是Moorfields的资产。不过,“DeepMind在该研究项目期间开发的人工智能软件归DeepMind所有,那些数据获准使用的前提是仅用于该研究所开发的软件。”

  • 城市合伙人