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系統能夠辨識出視覺疾病的早期癥狀齊一生物編
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 說，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于醫療項目。
(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癥狀。
“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，那么，你變盲的機率會增加 25 倍。如果我們能夠檢測出這種狀況，并且盡快展開治療，那么，98% 的嚴重視覺喪失都可能被避免。” Suleyman 表示說。
Moorfields 與 DeepMind 的合作要歸功于該醫院的咨詢眼科專家 Pearse Keane 。在 DeepMind 的網站上，Pearse Keane 探討了如何做好眼部掃描圖的分析，隨后，他與 Suleyman 取得了聯系，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。相對來說，此次合作的爭議會小一些，因為分享的信息都是匿名的。“這意味著，從這些掃描圖像中無法辨識出任何的病人。同時，這些掃描圖屬于歷史了，就是說，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，那么，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 說，此次合作得以進行的關鍵在于，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，問題在于，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，他們要依賴于我的經驗。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。”
