北京治疗最好白癜风的医院 http://baidianfeng.39.net/qzzt/年的围棋人机大战让AlphaGo和它背后的团队——DeepMind名满天下，人工智能创业潮也随即开启。
但在各路人马迫不及待地用AI改造各行各业时，DeepMind似乎依然不务正业，围棋之后，他们比较大的一个举动是推出AlphaStar，用AI玩《星际争霸》，并在今年1月成功战胜两位职业玩家。
DeepMind其实有自己的考量。据《金融时报》报道，3月，在一场公开进行的展示上，DeepMind为一名眼部疾病患者做了视网膜扫描，并实时做出了诊断。眼部扫描的结果由运行在GoogleCloud上的算法进行分析，系统在30秒内给出了紧急程度的评级和详细的诊断。
系统可用于诊断一系列复杂的眼部疾病，包括青光眼、糖尿病性视网膜病变和老年性黄斑变性等，据悉其准确度和世界一流专家相当。
这个研究其实已经进行了3年。年8月，DeepMind就在官方网站上透露了这项和英国Moorfields医院的合作，目标是用AI更加可靠、快速、低成本地为眼科医生推荐治疗方案，覆盖的眼部疾病超过50种。
目前，眼部疾病的诊断主要依赖光学相干断层扫描（Opticalcoherencetomography），也被简称为OCT。简单来说，OCT类似超声成像，采用波长很短的光波作为探测手段，通过组织对光线的反射来提供截面图像。
和二维的眼底图相比，OCT能提供眼球背后完整的、分辨率可以达到微米级的三维图像。
▲眼部的OCT图像.图片来自：DeepMind
但是，这种三维图像只有极少数眼科专家能读懂，而且非常耗费时间。在Moorfields医院，每天平均有超过次独立的OCT检查，这就意味着患者通常需要排队等待诊断，不管情况是不是紧急。如果一些危重的患者在等待期出现流血等突然恶化的状况，很有可能造成失明。
AI的实时诊断就是为了解决这样的问题，它可以帮助医生迅速确诊，并为更紧急的病人尽快安排治疗。
据DeepMind介绍，AI使用两个神经网络来辅助病人，第一个用来分析OCT图像，提供不同的眼部组织和眼部病变的「地图」，例如出血、损伤等；另一个神经网络分析「眼部地图」，提供诊断结果和推荐的治疗方案，而且，它会为方案提供推荐百分度，以供医生参考。
▲上方分支为传统的眼部疾病诊断流程，依赖眼科专家人工判断OCT图像；下方分支加入了AI的辅助，可以大幅减少诊断时间.图片来自：DeepMind
AI算法的准确度离不开海量的训练数据。DeepMind透露，训练数据来自Moorfields医院的临床病例，但是，原始数据并不能直接用于训练，因此DeepMind团队还做了数据清洗、典藏和标注的工作，他们认为自己已经建立了「全世界最好的可直接用于机器学习的眼部研究数据库」。
DeepMind的研究结果发表在《自然医学》（NatureMedicine）上，不过目前，因为尚未获得监管部门，这项研究还不能用于真实的临床诊断中。
据《金融时报》报道，近年来，美国食品药物监督管理局（FDA）批准的医疗人工智能算法数量正大幅增加，从年的全年2项增至年的每月1–2项。其中，有一项来自创业公司IDx的算法和DeepMind一样，可以实时扫描和诊断糖尿病性视网膜病变，并已在整个欧洲的临床护理中得到应用。
▲IDx的产品已经获得FDA批准.图片来自：IDx
百度同样在尝试将AI用于眼部疾病诊断上。
年，百度推出了AI眼底筛查一体机，它集合了眼底相机和人工智能算法，同样用于青光眼、黄斑病变、糖网病等眼部疾病。
从拍摄眼底照片到出诊断结果，AI眼底筛查机只需10秒，百度在
