DeepMind 第一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，人工智慧創業潮也隨即開啟。
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《星際爭霸》， 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》報道 ，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。眼部掃描的結果由執行在 Google Cloud 上的演算法進行分析，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干斷層掃描（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、解析度可以達到微米級的三維影象。
▲ 眼部的 OCT 影象. 圖片來自：DeepMind
但是，這種三維影象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，併為更緊急的病人儘快安排治療。
據 DeepMind 介紹，AI 使用兩個神經網路來輔助病人，第一個用來分析 OCT 影象，提供不同的眼部組織和眼部病變的「地圖」，例如出血、損傷等；另一個神經網路分析「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 影象；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 演算法的準確度離不開海量的訓練資料。DeepMind 透露，訓練資料來自 Moorfields 眼科醫院的臨床病例，但是，原始資料並不能直接用於訓練，因此 DeepMind 團隊還做了資料清洗、典藏和標註的工作，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資料庫」。
DeepMind 的研究結果發表在《自然醫學》（Nature Medicine）上 ，不過目前，因為尚未獲得監管部門，這項研究還不能用於真實的臨床診斷中。
據《金融時報》報道，近年來，美國食品藥物監督管理局（FDA）批准的醫療人工智慧演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 的演算法和 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 批准. 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慧演算法，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平」。
▲百度 AI 眼底篩查一體機實物圖. 圖片來自：百度
和 DeepMind 針對 OCT 影象進行分析不同，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，並通過演算法評估眼部疾病風險。
一家已經獲得中國食藥監局（CFDA）二類醫療器械註冊證書， 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 ，「眼底彩照是二維資料，OCT 是三維切片資料，二者之間類似胸透和 CT 的區別。通過眼底彩照可以診斷病灶在哪裡，但具體是什麼問題、病灶的形狀、大小則需要通過 OCT 資料診斷。 」
不過，百度的落地行動做得很快。2018 年的百度世界大會上，李彥巨集宣佈將向全國 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，患者的眼部疾病資料也會被用於增加資料庫的規模，幫助演算法改進。
從人工智慧巨頭的舉動來看，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裝置一樣，以嚴苛的標準對待演算法，但我個人的看法是，眼科將成為第一個被人工智慧徹底改變的醫療行業。」