当Pearse Keane十年前开始使用光学相干断层扫描（OCT）扫描仪检查一个人的眼睛时，机器的检查效果十分粗糙。
“这些设备分辨率较低，图像采集速度要慢得多，”Moorfields眼科医院眼科医生兼伦敦大学学院研究员Keane说。从2007年起，基恩花了两年的时间研究来自OCT机器的扫描，学习诊断患者的眼睛状况，并挑选出构成威胁视力的疾病细节。
“这是非常耗时，费力的工作，”基恩说。OCT扫描使用光线快速创建眼睛后部的高分辨率3D图像。现代OCT扫描仪每次使用时都会创建映射视网膜每一层的大约6500万个数据点。三维图像已成为医生诊断眼部问题的常见方法，但在整个NHS中，每天都会完成数千次扫描。
在Moorfields眼科医院的一项试验中，来自Google的DeepMind的AI做出了94.5％正确的诊断。
Moorfields和谷歌总部位于伦敦的人工智能部门DeepMind诊断眼疾的自动算法有可能减少医生从OCT扫描中诊断的时间。发表在“ 自然医学 ”杂志上的新研究显示，DeepMind的人工智能可以识别50种常见的眼部疾病，包括三种最大的眼部疾病：青光眼，糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性。
人工智能从OCT扫描中正确识别出94.5％的眼部疾病类型。“该算法与诊断OCT扫描的专家表现相当，”基恩说。“与Moorfields的世界领先顾问眼科医生说这些OCT扫描有什么问题一样好，甚至可能更好一点。”对于AI系统而言，该算法非常罕见，该算法还能够解释它是如何达到某种诊断并在多种类型的OCT机器上使用的。
DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman表示，该公司和Moorfields现在正计划在临床试验中使用该方法，并试图获得监管机构批准的最终产品。这项工作的目的是减少医生手动检查扫描，减省诊断和转诊患者进行治疗所需的时间。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
