Google DeepMind 曾以 AlphaGo 戰勝了人類圍棋冠軍，如今，它又開始進軍醫療領域了。據衞報的報道，DeepMind 與 NHS（英國國家醫療服務體系）再次合作，同 Moorfields 眼科醫院一起開發辨識視覺疾病的機器學習系統。通過一張眼部掃描圖，該系統能夠辨識出視覺疾病的早期症狀，達到提前預防視覺疾病的目的。
這是 DeepMind 與 NHS 的第二次合作。在此之前，DeepMind 曾與倫敦北部的皇家自由醫院合作，用智能手機監控病人的腎功能。DeepMind 聯合創始人 Mustafa Suleyman 説，這次合作是公司首次進行純粹的醫學研究。同時，這也是公司首次把機器學習應用於醫療項目。
(圖片來自 theverge)
這項研究的核心部分是分享 100 萬張眼部掃描圖，DeepMind 的研究員將用來訓練一個機器學習系統，更好地辨識出視覺疾病的早期症狀。
“這次研究是非常重要的，特別是糖尿病視網膜病的診斷。如果你有糖尿病，那麼，你變盲的機率會增加 25 倍。如果我們能夠檢測出這種狀況，並且儘快展開治療，那麼，98% 的嚴重視覺喪失都可能被避免。” Suleyman 表示説。
Moorfields 與 DeepMind 的合作要歸功於該醫院的諮詢眼科專家 Pearse Keane 。在 DeepMind 的官方網站上，Pearse Keane 探討了如何做好眼部掃描圖的分析，隨後，他與 Suleyman 取得了聯繫，啟動了這個合作項目。
DeepMind 與 NHS 的上次合作曾導致人們對隱私的擔憂。相對來説，此次合作的爭議會小一些，因為分享的信息都是匿名的。“這意味着，從這些掃描圖像中無法辨識出任何的病人。同時，這些掃描圖屬於歷史了，就是説，我們的研究結果能用來改善未來的醫療，但不會影響到現在病人接受的護理。當研究中使用了這樣的數據，即研究人員無法辨識個體病人的匿名數據，那麼，病人的明確許可就不再是必要的了。”
(圖片來自 telegraph)
Moorfields 眼科疾病研究中心的主管 Peng Tee Khaw 説，此次合作得以進行的關鍵在於，精確的眼部掃描圖正在快速地增多。“這些掃描圖的精細程度是不可思議的，比其它身體部位的掃描圖更為精細：我們能夠看到非常微觀的層面，問題在於，我們如何處理如此大量的數據。”
“要跟蹤一個病人的歷史，我需要用上畢生的經驗，而預測病人的未來時，他們要依賴於我的經驗。如果我們能夠使用機器輔助的深度學習，我們就能更加出色地完成工作，因為我將有 1 萬次人生經驗。”
題圖來自衞報
資料來源：愛範兒（ifanr）
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