Deepmind正用AI协助眼科医生发现眼部疾病
发表时间：2022年08月05日浏览量：
当PearseKeane十年前开始用于光学相干性断层扫描（OCT）扫描仪检查一个人的眼睛时，机器的检查效果十分坚硬。“这些设备分辨率较低，图像收集速度要快得多，”Moorfields眼科医院眼科医生兼任伦敦大学学院研究员Keane说道。
从2007年起，基恩花上了两年的时间研究来自OCT机器的扫瞄，自学临床患者的眼睛状况，并挑选出构成威胁视力的疾病细节。“这是十分耗时，费力的工作，”基恩说道。OCT扫瞄用于光线较慢创立眼睛后部的高分辨率3D图像。
现代OCT扫描仪每次用于时都会创立同构视网膜每一层的约6500万个数据点。三维图像已沦为医生临床眼部问题的少见方法，但在整个NHS中，每天都会已完成数千次扫瞄。
在Moorfields眼科医院的一项试验中，来自Google的DeepMind的AI作出了94.5％准确的临床。Moorfields和谷歌总部坐落于伦敦的人工智能部门DeepMind临床眼疾的自动算法有可能增加医生从OCT扫瞄中临床的时间。
公开发表在“大自然医学”杂志上的新研究表明，DeepMind的人工智能可以辨识50种少见的眼部疾病，还包括三种仅次于的眼部疾病：青光眼，糖尿病性视网膜恶性肿瘤和年龄相关性黄斑变性。人工智能从OCT扫瞄中准确辨识出有94.5％的眼部疾病类型。“该算法与临床OCT扫瞄的专家展现出非常，”基恩说道。
“与Moorfields的世界领先顾问眼科医生说道这些OCT扫瞄有什么问题一样好，甚至有可能更佳一点。”对于AI系统而言，该算法十分少见，该算法还需要说明它是如何超过某种临床并在多种类型的OCT机器上用于的。
DeepMind牵头创始人MustafaSuleyman回应，该公司和Moorfields现在于是以计划在临床试验中用于该方法，并企图取得监管机构批准后的最后产品。这项工作的目的是增加医生手动检查扫瞄，节省临床和转诊患者展开化疗所需的时间。
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