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| 本文作者： 李雨晨 | 2018-08-14 21:37 |
雷鋒網(wǎng)消息，Deepmind發(fā)布了與倫敦摩爾菲爾茲眼科醫(yī)院（Moorfields Eye Hospital）合作的第一階段成果，這可能會(huì)改變眼疾的治療方式與理念。
目前，該研究結(jié)果已在《Nature Medicine》上在線發(fā)布。
Deepmind團(tuán)隊(duì)表示，AI系統(tǒng)能夠以前所未有的準(zhǔn)確度快速解讀常規(guī)臨床實(shí)踐中眼球掃描結(jié)果，可以準(zhǔn)確推薦患有50余種危害視力的眼病患者進(jìn)行轉(zhuǎn)診治療，準(zhǔn)確程度可以媲美世界頂級(jí)的專家醫(yī)生。
這些只是早期結(jié)果，但表明AI系統(tǒng)可以處理常規(guī)臨床實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)的各種患者。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，Deepmind希望這將有助于醫(yī)生快速確定治療患者的優(yōu)先級(jí)，盡可能地挽救病人的視力。
診斷成像的體量和復(fù)雜性比人類專業(yè)知識(shí)增長(zhǎng)的速度更快。人工智能在對(duì)一些常見疾病的二維照片進(jìn)行分類方面顯示出巨大的潛力，并且通常依賴于數(shù)百萬個(gè)帶標(biāo)注圖像的數(shù)據(jù)庫。到目前為止，通過三維診斷掃描在現(xiàn)實(shí)臨床路徑中達(dá)到專家臨床醫(yī)生的表現(xiàn)的挑戰(zhàn)仍未解決。
在本文中，Deepmind將一種新的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)應(yīng)用于一組臨床上異質(zhì)性的三維光學(xué)相干斷層掃描，這些掃描來自一家大型眼科醫(yī)院的患者。在僅接受了14884次掃描訓(xùn)練后，研究成果的轉(zhuǎn)診建議在一系列影響視力的視網(wǎng)膜疾病診斷中達(dá)到或超過了專家的表現(xiàn)。
Deepmind提出的 AI 框架：a. 原始視網(wǎng)膜 OCT 掃描（視網(wǎng)膜黃斑周圍 6 × 6 × 2.3 mm3） b. 深度分割網(wǎng)絡(luò)，用手動(dòng)分割的 OCT 掃描圖像進(jìn)行訓(xùn)練 c. 得到的組織分割圖 d. 深度分類網(wǎng)絡(luò)，使用帶有確診和最佳轉(zhuǎn)診決定的組織圖進(jìn)行訓(xùn)練 e. 預(yù)測(cè)的診斷概率和轉(zhuǎn)診建議。
此外，Deepmind證明了，他們的體系架構(gòu)產(chǎn)生的組織分割可作為一種獨(dú)立于設(shè)備的表征；當(dāng)使用來自不同類型設(shè)備的組織分割時(shí)，能夠保持轉(zhuǎn)診準(zhǔn)確性。Deepmind的工作消除了以前在更廣泛的臨床使用中遇到的障礙，也不需要來自現(xiàn)實(shí)環(huán)境中多種疾病的龐大訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
目前，眼科專業(yè)人員使用光學(xué)相干斷層掃描（OCT）掃描來幫助診斷眼睛狀況，但這些三維圖像難以閱讀并需要專家解釋。
分析這些掃描所需的時(shí)間，再加上醫(yī)療保健人員需要查看的圖像的數(shù)量之多（僅摩爾菲爾茲眼科醫(yī)院每天就有1000張此類圖像），使得掃描和治療之間有很長(zhǎng)的間隔期。對(duì)于那些需要緊急治療的人來說。如果這些病人情況突變，比如眼睛后部出血，那么這樣的拖延甚至可能導(dǎo)致病人失明。
Deepmind表示，開發(fā)的AI系統(tǒng)就是為了解決這一挑戰(zhàn)。它不僅可以在幾秒鐘內(nèi)自動(dòng)檢測(cè)眼部疾病的特征，而且還可以優(yōu)先推薦需要緊急治療的病人進(jìn)行轉(zhuǎn)診治療。這種即時(shí)的分類過程大大減少掃描和治療之間的時(shí)間，幫助患有糖尿病視網(wǎng)膜病變和年齡相關(guān)性黃斑變性的患者避免失明。
從224張OCT 掃描中選擇的三個(gè)二維切片，其中左圖為分割測(cè)試集、中間為手動(dòng)分割、右邊為自動(dòng)分割。
Deepmind團(tuán)隊(duì)表明，不僅希望這是一個(gè)學(xué)術(shù)上有趣的結(jié)果，而且更希望它用于真正的治療。因此，他們的論文也承擔(dān)了AI在臨床實(shí)踐中的一個(gè)主要障礙：“黑箱”問題。對(duì)于大多數(shù)AI系統(tǒng)而言，很難準(zhǔn)確理解自己提出建議的原因。對(duì)于需要了解系統(tǒng)推理的臨床醫(yī)生和患者而言，這是一個(gè)巨大的問題。他們既需要知道結(jié)果，也需要知道結(jié)果從何而來。
Deepmind的系統(tǒng)采用了一種新穎的方法來解決這個(gè)問題，這個(gè)系統(tǒng)通過在兩個(gè)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間插入可解釋性表征而將它們結(jié)合起來。雷鋒網(wǎng)了解到，第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為分割網(wǎng)絡(luò)，用來分析OCT掃描，以提供不同類型的眼部組織的圖譜和觀察到的疾病特征，例如出血、病變、不規(guī)則的液體或眼疾的其他癥狀。這類圖像可以讓眼科醫(yī)生深入了解系統(tǒng)是如何“思考”的。
第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)被稱為分類網(wǎng)絡(luò)，能夠分析眼科圖像，為臨床醫(yī)生提供診斷和轉(zhuǎn)診建議。更重要的是，這個(gè)分類網(wǎng)絡(luò)會(huì)以百分比的形式表達(dá)建議，讓臨床醫(yī)生能夠了解系統(tǒng)對(duì)其分析的信心。
下一階段
雖然Deepmind對(duì)他們的這一進(jìn)展感到非常自豪，但這項(xiàng)初步研究需要轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，然后在實(shí)際應(yīng)用之前經(jīng)過嚴(yán)格的臨床試驗(yàn)和監(jiān)管審批。但DeepMind相信，這個(gè)系統(tǒng)能夠及時(shí)改變眼病的診斷、治療和管理方式。
Deepmind在Moorfields的合作伙伴希望他們的研究能夠幫助他們改善護(hù)理流程，減少臨床醫(yī)生的一些壓力，同時(shí)降低成本。所以Deepmind也在努力規(guī)劃下一步的工作。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，如果這項(xiàng)技術(shù)在臨床試驗(yàn)中能被證明其普適性，Moorfields的臨床醫(yī)生將能在最初的五年內(nèi)，在英國(guó)國(guó)內(nèi)的30所醫(yī)院和社區(qū)診所中免費(fèi)使用它。這些診所每年為300000名患者提供服務(wù)，每天接受超過1000份OCT掃描轉(zhuǎn)診，如果AI技術(shù)能夠得到應(yīng)用的話，每個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)都可以提高準(zhǔn)確性和診斷速度。
擴(kuò)展到新的掃描設(shè)備類型
在兩種設(shè)備類型上完成的訓(xùn)練掃描數(shù)以及獲得的性能
Deepmind為這個(gè)項(xiàng)目做的工作也有助于加速許多其他的NHS的研究工作。Moorfields持有的原始數(shù)據(jù)集適合臨床使用，但不適用于機(jī)器學(xué)習(xí)研究。因此，Deepmind在清理和標(biāo)記數(shù)據(jù)集方面投入了大量資金，目的就是為全世界的眼科研究創(chuàng)建最好的人工智能數(shù)據(jù)庫。
改進(jìn)的數(shù)據(jù)庫由Moorfields作為非商業(yè)公共資產(chǎn)所擁有，并且已經(jīng)被醫(yī)院研究人員用于九項(xiàng)獨(dú)立研究。Moorfields還可以使用DeepMind的AI模型進(jìn)行未來的非商業(yè)研究。
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