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Deepmind. 发布 yabo体育里程碑成果:直面" 黑箱" 问题, 自动检测. 50. 余种眼疾特征.

2018-10-08 22:20:10  by亚博国际

 Deepmind. 发布 yabo体育里程碑成果:直面

亚博体育特消息,Deepmind 发布了与伦敦摩尔菲尔兹眼科医院(Moorfields Eye Hospital )合作的第一阶段成果,这可能会改变眼疾的治疗方式与理念.

目前,该研究结果已在《Nature Medicine 》上在线发布.

Deepmind 团队表示,AI 系统能够以前所未有的准确度快速解读常规临床实践中眼球结果,可以准确推荐患有50 余种危害视力的眼病患者进行转诊治疗,准确程度可以媲美世界顶级的专家医生.

这些只是早期结果,但表明AI 系统可以处理常规临床实践中发现的各种患者.从长远来看,Deepmind 希望这将有助于医生快速确定治疗患者的优先级,尽可能地挽救病人的视力.

眼科的那些难题

诊断成像的体量和复杂性比人类专业知识增长的速度更快.人工智能在对一些常见疾病的二维照片进行分类方面显示出巨大的潜力,并且通常依赖于数百万个带标注图像的数据库.到目前为止,通过三维诊断在现实临床路径中达到专家临床医生的表现的挑战仍未解决.

在本文中,Deepmind 将一种新的深度学习架构应用于一组临床上异质性的三维光学相干断层,这些来自一家大型眼科医院的患者.在仅接受了14884 次训练后,研究成果的转诊建议在一系列影响视力的视网膜疾病诊断中达到或超过了专家的表现.

Deepmind 提出的 AI 框架:a. 原始视网膜 OCT (视网膜黄斑周围 6 × 6 × 2.3 mm ³) b. 深度分割网络,用手动分割的 OCT 图像进行训练 c. 得到的组织分割图 d. 深度分类网络,使用带有确诊和最佳转诊决定的组织图进行训练 e. 预测的诊断概率和转诊建议.

此外,Deepmind 证明了,他们的体系架构产生的组织分割可作为一种独立于设备的表征;当使用来自不同类型设备的组织分割时,能够保持转诊准确性.Deepmind 的工作消除了以前在更广泛的临床使用中遇到的障碍,也不需要来自现实环境中多种疾病的庞大训练数据.

目前,眼科专业人员使用光学相干断层(OCT )来帮助诊断眼睛状况,但这些三维图像难以阅读并需要专家解释.

分析这些所需的时间,再加上医疗保健人员需要查看的图像的数量之多(仅摩尔菲尔兹眼科医院每天就有1000 张此类图像),使得和治疗之间有很长的间隔期.对于那些需要紧急治疗的人来说.如果这些病人情况突变,比如眼睛后部出血