谷歌推机器学习辨识视觉疾病

李晓利

Google DeepMind曾以AlphaGo战胜了人类围棋冠军，如今，它又开始进军医疗领域。据了解，DeepMind与NHS（英国国家医疗服务体系）再次合作，同Moorfields眼科医院一起开发辨识视觉疾病的机器学习系统。通过一张眼部扫描图，该系统能够辨识出视觉疾病的早期症状，达到提前预防视觉疾病的目的。

这是DeepMind与NHS的第二次合作。在此之前，DeepMind曾与伦敦北部的皇家自由医院合作，用智能手机监控病人的肾功能。DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman说，这次合作是公司首次进行纯粹的医学研究。同时，这也是公司首次把机器学习应用于医疗项目。

这项研究的核心部分是分享100万张眼部扫描图，DeepMind的研究员将用来训练一个机器学习系统，更好地辨识出视觉疾病的早期症状。

“这次研究是非常重要的，特别是糖尿病视网膜病的诊断。如果你有糖尿病，那么，你变盲的机率会增加25倍。如果我们能够检测出这种状况，并且尽快展开治疗，那么，98%的严重视觉丧失都可能被避免。”Suleyman表示说。

Moorfields与DeepMind的合作要归功于该医院的咨询眼科专家Pearse Keane。在DeepMind的官方网站上，Pearse Keane探讨了如何做好眼部扫描图的分析，随后，他与Suleyman取得了联系，启动了这个合作项目。

DeepMind与NHS的上次合作曾导致人们对隐私的担忧。相对来说，此次合作的争议会小一些，因为分享的信息都是匿名的。“这意味着，从这些扫描图像中无法辨识出任何的病人。同时，这些扫描图属于历史，就是说，我们的研究结果能用来改善未来的医疗，但不会影响到现在病人接受的护理。当研究中使用了这样的数据，即研究人员无法辨识个体病人的匿名数据，那么，病人的明确许可就不再是必要的了。”

Moorfields眼科疾病研究中心的主管Peng Tee Khaw说，此次合作得以进行的关键在于，精确的眼部扫描图正在快速地增多。“这些扫描图的精细程度是不可思议的，比其它身体部位的扫描图更为精细：我们能够看到非常微观的层面，问题在于，我们如何处理如此大量的数据。”

“要跟踪一个病人的历史，我需要用上毕生的经验，而预测病人的未来时，他们要依赖于我的经验。如果我们能够使用机器辅助的深度学习，我们就能更加出色地完成工作，因为我将有1万次人生经验。”