当你拍摄一只猫的照片,谷歌算法将会把这张照片自动分类在一个名为“宠物”的文件夹中,这就是直观的看到图像识别AI的好处;那么医生也将会使用完全相同的技术来诊断人类以前从未有过的规模的疾病:来预防失明;由二型糖尿病引起的糖尿病视网膜病变是导致失明的原因,超过四亿一千五百万人患有这种疾病,其风险有可能会失去视力,除非他们经常接触医生进行病情监控。

但在印度这样的国家,医生治疗的病人实在是太多了,印度每个眼科医生都有4000名糖尿病患者;其他发展中国家的情况更糟,在所有已知的糖尿病性视网膜病变病例中,超过80%的患者生活在很少或无法获得护理的地方,这些人因贫穷无法医治而失明。这就是为什么Google公司选择将糖尿病视网膜病变作为大规模神经网络驱动医学见解的入口。
谷歌的人工智能可以做到防止1.15亿人因疾病而导致的失明-而后网

运行

它实际上比想象的要简单一些 – 而且都是关于数据。现阶段的算法和深度学习网络非常适合处理图像中的各个分段和像素,并将图像分类为任意类别之一。例如,Google的ImageNet(该公司的核心视觉识别AI)拥有超过22,000个类别,其中包含至少1400万个图像。人工智能可以诊断糖尿病视网膜病变的方式- 这也是医生做的事情。

医生通过解读视网膜扫描来诊断糖尿病视网膜病变,与检查X射线或MRI类似,医生扫描图像以查找异常标记的特定指示。

成果

超过4.15亿人至少需要每年进行一次视网膜扫描,以预防糖尿病引起的失明。即使每年只进行一次扫描,也是数亿张必要的图像。那里没有足够的医生来检查那么多的数据。在过去的三年中,机器学习开发人员在创建图像识别AI方面取得了多项突破。我们已经可以轻松地达到了这样的程度:计算机根据审查图像进行医学诊断的能力超过了人类(非常具体的使用情况)。

2016年,Google的研究人员发表了一篇文章,展示了他们的卷积神经网络(CNN) – 一种有针对性的深度学习系统 – 在诊断疾病的准确性方面击败了眼科医生。今年,CNN从挑战普通眼科医生到击败视网膜专家,准​​确检测糖尿病视网膜病变的迹象。

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普及

这不仅仅是视力问题:糖尿病可能会破坏肝脏,并大大增加心血管问题的风险 – 包括无数其他破坏性或潜在致命的后果。但AI可以完全解决这个问题。据谷歌研究公司医疗成像团队的产品经理Lily Peng称,通过机器可以完成部分工作来减轻医生的负担,AI将来不会成为你的医生,但可以简化诊断过程。

医疗行业面临的许多挑战可以通过机器学习来解决,但处理这些问题的开发人员无法单独完成。Google,Verily,IBM,英特尔,微软,还有数百家其他公司正在与时间赛跑,寻找一种方法使医学领域成为防止疾病而不是反应性疾病的主动学科。这需要医学界,医疗行业和各国监管机构的大规模采用。人工智能不仅仅是要保障医疗保健的未来,也要保障现在医疗保健。