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谷歌用算法拯救视力-【资讯】

发布时间:2021-09-15 11:00:10 阅读: 来源:捆绑器厂家

瓦伦·古尔山、莉莉·彭和他们的同事使用了深度学习算法,研究了128,175幅美国和印度病患的视网膜图像,随后,54名在美国执业的眼科医生对这些图像进行了糖尿病视网膜病变鉴定。糖尿病视网膜病变的病理在于,连接眼睛后部(视网膜)的光敏器官中的微小血管出现坏死。 教导电脑识别图片是一件多么具有颠覆性意义的事情。然而今早,透过谷歌研究团队发布的JAMA论文,我们看到了这一技术的雏形。这支团队致力于利用卷积神经网络识别人眼视网膜的显微照片。

瓦伦·古尔山、莉莉·彭和他们的同事使用了深度学习算法,研究了128,175幅美国和印度病患的视网膜图像,随后,54名在美国执业的眼科医生对这些图像进行了糖尿病视网膜病变鉴定。糖尿病视网膜病变的病理在于,连接眼睛后部(视网膜)的光敏器官中的微小血管出现坏死。长期的高血糖会损伤血管,导致其出血或渗血。这一病变将引发视觉模糊,并可能造成失明。该风险深深困扰着全球4.15亿名糖尿病患者。

加州大学旧金山分校临床医学科学家、JAMA论文的通讯作者莉莉·彭说:“至少有三名眼科医师对近13万张图片进行了评级,如果病例比较特殊的话,有时候最多会有7名医师参与。然后,我们根据这些级别和这些图片来培训算法。”然后,该团队测试了模型对两个视网膜扫描(共计11711幅图片)临床验证组的糖尿病视网膜病变进行识别和适当评级的能力。这些图片都已获得了眼科专家的专业鉴定。

总体来说,谷歌算法以较高的敏感度和特异性,检测出了测试图片的糖尿病视网膜病变。莉莉说:“我们基本上证明了该技术的能力与获美国职业认定、给验证组评级的眼科医生的能力旗鼓相当。”

这项实验的重要性何在?糖尿病视网膜病变在早期是可以预防的,但相对来讲,全球各地很少有人能够有机会进行专家筛选。谷歌的算法弥补了这一空白。它能够可靠地在任何地方发挥作用,也可以在任何可工作的平台上使用,例如智能手机或平板。

莉莉表示,“尽管可能需要庞大的计算集群来对这一模型进行培训,但培训之后的模型尺寸并不是那么大,它甚至可以装入移动设备。”事实上,这一点也是谷歌团队正在与印度的一些医院共同解决的问题之一。

谁知道呢?也许在下一代的智能手机上,糖尿病患者就能够扫描自己的眼睛,并获得早期的预警信号。

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