人工智能系统正学习诊断疾病，可能很快就开始在你身边的医院里工作。

谷歌的子公司 DeepMind，伦敦大学学院和 Moorfields 眼科医院的研究人员使用深度学习技术设计了一款软件，，并给出相应的治疗建议。

这项目是上述三个机构之间多年合作的结果。虽然该软件尚未进行临床实验，但它不需要太久就可以实际应用到医疗当中。DemMind Health 的负责人 Mustafa Suleyman 在一份媒体声明中表示，该项目可以帮助世界各地的视力障碍患者进行及时的诊断和治疗。

这一研究结果发表在《自然医学》杂志的一篇论文中。它基于深度学习的模式，使用算法来识别数据中的常见模式。而诊断的依据则是光学相干断层扫描（ OCT ）对患者眼睛进行 的 3D 扫描结果。这一过程大约需要 10 分钟，它需要从眼睛内部表面反射近红外光进而创建组织的 3D 图像，这是评估眼睛健康状况的常用方法。

该软件学习了约 7,500 名患者的近 15,000 次 OCT 扫描结果。这些病人都在欧洲和北美最大的眼科医院 Moorfields 接受治疗。该系统还学习了医生进行的扫描和诊断结果。由此，它学会了先识别眼睛的不同解剖学元素，然后根据扫描得到的疾病迹象推荐治疗方案。在一项测试中，AI 的判断与八位医生共同做出的诊断进行了比较，该软件在 94％的情况下都做出了相同的判断。

这样的结果非常令人兴奋，但医学专家仍然担心如何将 AI 系统应用到实际的诊疗工作中。放射学家 Luke Oakden-Rayner 表示，人工智能的进步正在迅速推动我们走向一个转折点，在这个转折点，软件不再是帮助医生的工具，而是能代替人类做出判断。

4 月，FDA 批准了第一个允许 AI 在没有人监督情况下做出判断的计划，巧合的是，这个软件也关于眼部扫描。但它只针对一种疾病，而 DeepMind 可以诊断 50 种。

然而将 AI 用于医疗也存在一定风险。我们无法准确解释人工智能系统的某些决策。而且，正如我们在自动驾驶汽车车祸中所看到的那样，计算机总是有可能犯下致命的错误。

来自 DeepMind，UCL 和 Moorfields 的研究人员都考虑到了这些问题，并在软件中设计了许多解决此类问题的功能。

首先，该软件不依赖于单一算法做出决定。它的每个算法都是独立的，这样任何异常的错误都将被其他多数算法纠正。其次，系统不是为每次诊断得出一个唯一的答案。相反，它可以提供多种可能的解释，以及对每种解释的置信度。此外它还会显示了是如何标记患者眼睛的部位，让医生更有机会发现错误结果。

图| DeepMind 诊断案例，大多数方框显示了 AI 如何标记 OCT 扫描的部分，左上角可以看到它的推荐和置信度（图片来源：UCL，Moorfields，DeepMind 等）

但更重要的是，该软件不是一个简单的诊断工具，还可以根据患者的情况判断哪些患者需要优先治疗。

它的每一个功能都会减慢算法的速度，让我们有机会进行人为干预。但是，真正的考验将在真正的临床环境时出现。DeepMind 表示希望能尽快开始临床试验。

除此之外，这项研究作为 AI 公司如何利用有价值的数据获益的一个案例，也很有趣。具体而言，DeepMind 过去曾因从英国公共资助的国家健康服务（NHS）获取患者的数据而受到批评。2017 年，英国的数据监管机构甚至裁定该公司在 2015 年达成的协议是非法的，因为它无法准确告知患者他们的数据会如何被使用。

但如果不使用这些数据，今天的成果是不可能出现的。尽管此次研究中使用的是匿名信息，但根据这些数据建立的诊断软件仅属于 DeepMind。

该公司表示，如果该软件被批准在临床环境中使用，它将免费提供给 Moorfields 的临床医生，为期五年。但这并不能阻止 DeepMind 将软件出售给英国或其他国家的医院。DeepMind 说这种交易是该行业的标准做法，且它在这项研究中投入了大量资金来创建算法。它还指出，这些数据可供公众和非商业医学研究使用。

尽管如此，最近由 DeepMindn 内部成立的审查小组表示，公司需要将其业务模式及与母公司谷歌的关系变得更加透明。随着 DeepMind 越来越接近利用 NHS 数据来生产自己的商业产品，这种审查可能会越来越严格。

尽管存在争议，但毫无疑问，这一算法是一项极大的进步。据估计，全世界失明的人数人数超过超过 2.85 亿人，而眼疾则是造成这种现状的最主要原因。

OCT 扫描是发现眼病的一个很好的工具（2014 年仅在美国就完成了 535 万例），但对扫描结果进行分析需要大量时间，这给这给诊断过程带来了阻碍。如果算法可以帮助医生对判断患者的优先级，对患者进行分类，这会极大优化诊疗过程。

同样参与了研究的 Moorfields 眼科顾问 Pearse Keane 博士在一份媒体声明中说：“正在进行的 CRT扫描 已经超出了专家能够进行分析的速度。这可能耽误诊断和治疗。”

如果能够及早诊断和治疗眼部疾病，我们就能有更好的机会拯救患者的视力。随着进一步研究的进行，未来的眼疾患者将可以得到更好更准确的诊断和治疗。