DeepMind 人工智慧進軍醫療!用 100 萬張眼部攝影圖,訓練判讀眼疾

作者 | 發布日期 2016 年 07 月 06 日 15:29 | 分類 Google , 人工智慧 , 醫療科技 follow us in feedly
An employee holds doll eyes at a doll production private plant Svitanak in Mogilyov, some 200km (124.3 miles) east of Minsk, October 11, 2013. The plant, started in 1953 and the only one in the country, produces more than 16,000 dolls every month, for sale in Belarus and neighbouring Russia.   REUTERS/Vasily Fedosenko (BELARUS - Tags: SOCIETY BUSINESS) - RTX147FT

還記得人、機世紀圍棋對戰中,Google 旗下人工智慧子公司 DeepMind 派出 AlpahGo 橫掃棋盤嗎?DeepMind 不只會下圍棋,他的觸角更跨向醫療領域,近日宣布與英國國民保建署的莫菲爾德眼科醫院(Moorfield Eye Hospital)合作,應用機器學習來判讀眼睛攝影的結果,增加判讀的速度與準確性,用以及早發現眼部病變。



DeepMind 與莫菲爾德眼科醫院的合作計畫長達 5 年,要用莫菲爾德眼科醫院病患資料庫中的一百萬張匿名眼睛攝影圖像,以機器學習來判讀影像中的眼睛病變,希望到最後 DeepMind 能看到眼睛攝影圖像,就能快速診斷出幾個常見的眼部病變,像是糖尿病視網膜病變(Diabetic Retinopathy)、老年性黃斑病變(Age-related macular degeneration),這麼一來患者就可以及早治療,也增加治療的效果。

DeepMind 會看的眼睛攝影圖像有兩種,一種是眼底攝影(Fundus Photo),可以看到眼睛底部的視網膜;另一種是光學同調斷層掃描(Optical coherence tomography,OTC),可以看到眼球中間二度空間的斷層影像。DeepMind 進一步解釋,OTC 可以讓眼科專家看到更細部的資訊,以觀察眼睛是否有任何損傷,但它的影像卻極度複雜,需要特別訓練的醫師和專家才有辦法分析,也因此常常會造成延遲診斷的問題,而目前傳統的電腦分析工具也沒辦法幫忙解決這件事,才會有 DeepMind 今天這個計畫。

Google 提出的資料顯示,有高達 98% 因為糖尿病引起的視力喪失患者,是可以因為早期發現而避免的;在英國,有高達 200 萬人是視力喪失患者,其中 36 萬是全盲或弱視,而這個數字在 2050 年可能會翻倍。而 Google 認為,藉由改善檢測和治療,能夠為人們帶來更好的生活品質。

有趣的是,這不是 Google 旗下第一個使用人工智慧做眼睛影像判讀病變的計畫,Google CEO Sundar Pichai 在今年 5 月的 Google I/O 大會中曾經介紹一個以眼睛影像判讀糖尿病視網膜病變的計畫。但 Google 發言人表示,DeepMind 的計畫跟 Pichai 介紹的是不同的兩個計畫,他解釋,檢視並判讀視網膜病變,是機器視覺技術一個很棒的應用領域,也因此 Google 有幾個不同的團隊都在開發相關的應用。

而 Google 也再次強調資料的匿名性,莫菲爾德眼科醫院提供的眼睛影像資料不含個人資料,而 DeepMind 團隊也不能從眼睛影像以辨識出一個人的身分。

 

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(首圖來源:達志影像) 

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