DeepMind首個有望商業化的產品：用AI診斷眼部疾病

2014 年的圍棋人機大戰讓 AlphaGo 和它背後的團隊——DeepMind 名滿天下，人工智能創業潮也隨即開啟。

但在各路人馬迫不及待地用 AI 改造各行各業時，DeepMind 似乎依然不務正業，圍棋之後，他們比較大的一個舉動是推出 AlphaStar，用 AI 玩《星海爭霸》，

並在今年 1 月成功戰勝兩位職業玩家

。

DeepMind 其實有自己的考量。據《金融時報》報導，3 月，在一場公開進行的展示上，DeepMind 為一名眼部疾病患者做了視網膜掃描，並實時做出了診斷。眼部掃描的結果由運行在 Google Cloud 上的算法進行分析，系統在 30 秒內給出了緊急程度的評級和詳細的診斷。

系統可用於診斷一系列複雜的眼部疾病，包括青光眼、糖尿病性視網膜病變和老年性黃斑變性等，據悉其準確度和世界一流專家相當。

這個研究其實已經進行了 3 年。2018 年 8 月，DeepMind 就在官方網站上透露了這項和英國 Moorfields 眼科醫院的合作，目標是用 AI 更加可靠、快速、低成本地為眼科醫生推薦治療方案，覆蓋的眼部疾病超過 50 種。

目前，眼部疾病的診斷主要依賴光學相乾斷層掃描（Optical coherence tomography），也被簡稱為 OCT。簡單來說，OCT 類似超聲成像，採用波長很短的光波作為探測手段，通過組織對光線的反射來提供截面圖像。

和二維的眼底圖相比，OCT 能提供眼球背後完整的、分辨率可以達到微米級的三維圖像。

眼部的 OCT 圖像. 圖片來自：DeepMind

但是，這種三維圖像只有極少數眼科專家能讀懂，而且非常耗費時間。在 Moorfields 眼科醫院，每天平均有超過 1000 次獨立的 OCT 檢查，這就意味著患者通常需要排隊等待診斷，不管情況是不是緊急。如果一些危重的患者在等待期出現流血等突然惡化的狀況，很有可能造成失明。

AI 的實時診斷就是為了解決這樣的問題，它可以幫助醫生迅速確診，並為更緊急的病人盡快安排治療。

據 DeepMind 介紹，AI 使用兩個神經網絡來輔助病人，第一個用來分析 OCT 圖像，提供不同的眼部組織和眼部病變的「地圖」，例如出血、損傷等；另一個神經網絡分析「眼部地圖」，提供診斷結果和推薦的治療方案，而且，它會為方案提供推薦百分度，以供醫生參考。

上方分支為傳統的眼部疾病診斷流程，依賴眼科專家人工判斷 OCT 圖像；下方分支加入了 AI 的輔助，可以大幅減少診斷時間. 圖片來自：DeepMind

AI 算法的準確度離不開海量的訓練數據。DeepMind 透露，訓練數據來自 Moorfields 眼科醫院的臨床病例，但是，原始數據並不能直接用於訓練，因此 DeepMind 團隊還做了數據清洗、典藏和標注的工作，他們認為自己已經建立了「全世界最好的可直接用於機器學習的眼部研究數據庫」。

據《金融時報》報導，近年來，美國食品藥物監督管理局（FDA）批準的醫療人工智能算法數量正大幅增加，從 2017 年的全年 2 項增至 2018 年的每月 1 – 2 項。其中，有一項來自創業公司 IDx 的算法和 DeepMind 一樣，可以實時掃描和診斷糖尿病性視網膜病變，並已在整個歐洲的臨床護理中得到應用。

IDx 的產品已經獲得 FDA 批準. 圖片來自：IDx

百度同樣在嘗試將 AI 用於眼部疾病診斷上。

2018 年，百度推出了 AI 眼底篩查一體機，它集合了眼底相機和人工智能算法，同樣用於青光眼、黃斑病變、糖網病等眼部疾病。

從拍攝眼底照片到出診斷結果，AI 眼底篩查機只需 10 秒，百度在官網介紹稱， AI 的敏感性（敏感性越高，漏診概率越低）、特異性（特異性越高，誤診概率越低），都達到了 94%，「超過了大多數的閱片醫生，達到了三甲醫院主任醫師的水準」。

百度 AI 眼底篩查一體機實物圖. 圖片來自：百度

和 DeepMind 針對 OCT 圖像進行分析不同，百度眼底篩查一體機以拍攝的二維眼底圖為輸入，映射回真實的三維眼底形態，並通過算法評估眼部疾病風險。

一家已經獲得中國食藥監局（CFDA）二類醫療器械注冊證書，產品已正式上市銷售的相關創業公司創始人介紹過兩種方法的差異，「眼底彩照是二維數據，OCT 是三維切片數據，二者之間類似X光和 CT 的區別。通過眼底彩照可以診斷病灶在哪裡，但具體是什麽問題、病灶的形狀、大小則需要通過 OCT 數據診斷。」

不過，百度的落地行動做得很快。2018 年的百度世界大會上，李彥宏宣布將向全國 500 個貧困縣醫療點捐贈 AI 眼底篩查一體機；一些眼科專家已經帶著 AI 眼底篩查一體機在廣東德慶縣等地進行了多次義診活動。

AI 可以幫助醫生進行更快的診斷，患者的眼部疾病數據也會被用於增加數據庫的規模，幫助算法改進。

從人工智能巨頭的舉動來看，眼部疾病診斷是一個有望讓 AI 真正落地的場景。Moorfields 眼科醫院的醫生 Pearse Keane 說，「我們必須和對待其他醫療設備一樣，以嚴苛的標準對待算法，但我個人的看法是，眼科將成為第一個被人工智能徹底改變的醫療行業。」