Google的DeepMind和英國國家衛生服務（NHS）最近聯手幫助醫生髮現了早期的眼病跡象。
Google位於英國的Google AI部門DeepMind將使機器學習工作以分析超過100萬的匿名眼掃描。這將為研究人員提供能夠檢測醫生在診斷時可能會錯過的細微的預警信號的算法。
這不是DeepMind首次與NHS合作。但是，這是夥伴關係第一次利用人工智能的潛力。
DeepMind應該突出兩種眼睛疾病，即糖尿病性視網膜病和與年齡相關的黃斑變性。許多人被許多人認為是全球失明的主要原因。
“有很多危險，尤其是糖尿病性視網膜病，”說DeepMind的聯合創始人Mustafa Suleyman。
他繼續補充說，糖尿病患者失明的風險是25倍。他還指出，早期發現該問題可能導致98％的案件發生。
DeepMind與Moorfields眼科醫院（MEH）之間的伙伴關係始於Moorfields的顧問眼科醫生Pearse Keane，看到了使用機器學習進行圖像識別的潛力。
基恩認為，公司的機器學習技能將在分析眼掃描（稱為光學連貫斷層掃描（OCT）圖像的分析中派上用場。
他稱讚蘇萊曼（Suleyman）的開放性和反應能力，後者同意加入研究項目。
Moorfields將提供匿名的OCT數據，這意味著該項目的爭議要比前面的數據較小。在以前的項目配音流中，DeepMind合作在皇家自由醫院的情況下，該醫院將約160萬患者的全部護理病史用於AI分析。
當時，一些人譴責Google繞過標準授權以處理個人數據信息。無論如何，皇家自由醫院和Deepmind發誓他們的協議屬於法律界限。該項目的結果之一，即Streams應用程序，仍在進行測試。
在指Moorfields的眼睛掃描時，Google確認數據的傳遞方式使得沒有人可以從數據中“識別任何患者”。
掃描也被認為是歷史性的，這意味著，儘管研究結果將在將來有助於更好的護理，但目前的護理患者將繼續保持原樣。
Moorfields眼科研究中心的負責人Peng Tee Khaw解釋說，精確的視網膜掃描數量增加將使整個差異。
Peng Tee Khaw指出：“這些掃描非常詳細，比我們進行的任何其他身體掃描更詳細：我們可以在細胞水平上看到。”
當醫生必須自己處理如此大量的數據時，時間就成為一種奢侈品。深度學習應該派上用場來過濾和分類掃描，從而節省寶貴的時間。
“在許多情況下，一旦視力丟失就無法恢復，因此較早的發現會導致快速治療將非常有益，”筆記皇家國家盲人研究所的眼科健康運動經理克拉拉·伊格倫（Clara Eaglen）。
