人道海水深，不抵相思半。海水尚有涯，相思渺无畔。
当Pearse Keane十年前开始使用光学相干断层扫描（OCT）扫描仪检查一个人的眼睛时机器的检查效果十分粗糙
这些设备分辨率较低图像采集速度要慢得多Moorfields眼科医院眼科医生兼伦敦大学学院研究员Keane说从2007年起基恩花了两年的时间研究来自OCT机器的扫描学习诊断患者的眼睛状况并挑选出构成威胁视力的疾病细节
这是非常耗时费力的工作基恩说OCT扫描使用光线快速创建眼睛后部的高分辨率3D图像现代OCT扫描仪每次使用时都会创建映射视网膜每一层的大约6500万个数据点三维图像已成为医生诊断眼部问题的常见方法但在整个NHS中每天都会完成数千次扫描
在Moorfields眼科医院的一项试验中来自Google的DeepMind的AI做出了94.5％正确的诊断
Moorfields和谷歌总部位于伦敦的人工智能部门DeepMind诊断眼疾的自动算法有可能减少医生从OCT扫描中诊断的时间发表在 自然医学 杂志上的新研究显示DeepMind的人工智能可以识别50种常见的眼部疾病包括三种最大的眼部疾病青光眼糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性
人工智能从OCT扫描中正确识别出94.5％的眼部疾病类型该算法与诊断OCT扫描的专家表现相当基恩说与Moorfields的世界领先顾问眼科医生说这些OCT扫描有什么问题一样好甚至可能更好一点对于AI系统而言该算法非常罕见该算法还能够解释它是如何达到某种诊断并在多种类型的OCT机器上使用的
DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman表示该公司和Moorfields现在正计划在临床试验中使用该方法并试图获得监管机构批准的最终产品这项工作的目的是减少医生手动检查扫描减省诊断和转诊患者进行治疗所需的时间
