北京时间8月14日，谷歌DeepMind发布了一项研究成果，该研究报告称谷歌与Moorfields眼科医院合作产生了第一阶段研究成果，人工智能系统可以准确地诊断超过50种威胁视力的眼科疾病且有助于医生确定需要紧急治疗的患者顺序。
更简化的流程
目前，眼保健专业人员使用光学相干断层扫描（OCT）扫描来帮助诊断眼睛状况。这些3D图像提供了眼睛后部的详细情况，但是它们往往难以理解。
分析这些扫描所需的时间，再加上医疗保健专业人员必须经历的扫描次数（仅在Moorfields每天超过1，000次），会对治疗时间产生延误。如果有人出现紧急状况，如眼睛后部出血，这些延误甚至可能导致患者失明。
而人工智能系统不仅可以在几秒钟内自动检测眼部疾病的特征，而且还可以判断患者是否需要转诊优先治疗。这种即时的分类过程大大减少了扫描和治疗之间的时间。
适应性强的技术
谷歌DeepMind称他们希望该技术能真正的应用于治疗。在论文中，他们还谈到了人工智能在临床实践中的一个关键障碍“黑匣子”。对于医生和病人来说，这是一个巨大的问题，他们想要去理解为什么人工智能会给出这样的建议，系统的推理过程等等。
该人工智能系统采用了一种新颖的方法来解决这个问题。将两个不同的神经网络和一个易于解释的表达方式结合起来。第一个神经网络，被称为分割网络，用于分析 OCT 扫描提供的不同类型眼部组织的图谱以及它所看到的疾病的特征，如出血、病变、不规则液体或其他眼疾症状。该图像可以让眼科护理专业人士能够深入了解系统的＂思维＂。 第二个网络被称为分类网络，其可以给临床医生提供诊断结果和推荐建议。另外，该网络以百分比的形式给出可信度评级。
同时，此项技术还可以应对不同类型的眼睛扫描仪，而不仅仅是在Moorfields上训练的特定类型的设备。这可能看起来无关紧要，但这意味着该技术可以相对轻松地应用于全世界，为更多的患者带去帮助。这也确保了即使OCT扫描仪更新换代，其仍可用于医院和其他临床设备。
下一阶段
谷歌表示他们对能够改善眼病的诊断治疗和管理感到非常自豪，但这项初步研究需要转化为产品，在实际应用之前经过严格的临床试验和监管审批。
Moorfields能够与谷歌进一步合作改善医疗护理，减少临床医生的压力，降低医疗成本。
如果该技术通过临床试验，Moorfields的临床医生将能够在其所有30家英国医院和社区诊所免费使用该技术，最初为期五年。这些诊所每年为300，000名患者提供服务，每天接受超过1，000个OCT扫描转诊，每个诊所都可以提高准确性和诊断速度。
在下一阶段，谷歌称其会根据Moorfields持有的原始数据集，投入大量资金进行清理，策划和标记数据，为世界上的眼科研究创建最好的人工智能数据库。
