图：彩色的点是人类眼科医生 ， 黑线是谷歌的深度学习系统 。
与人类以上相比 ， 他们的系统在检测黄斑水肿上做到了相同的水平 ， 但是在更严重视网膜病变绝对值（AUC值）上要差一些 。
关于这一研究的10点总结：
Google（和合作者）训练了一个系统 ， 以检测糖尿病视网膜病变（其导致全世界5％的失明） ， 系统的表现与一组眼科医生的表现相当 。
这是一个有用的临床任务 ， 这可能不会节省大量资金 ， 也不会在自动化的时候取代医生 ， 但具有很强的人道主义动机 。
他们使用130,000个视网膜图像进行训练 ， 比公开的数据集大1到2个数量级 。
【华为智能眼镜2，华为智能眼镜卖多少钱？都有什么功能？好不好？】他们用更多阳性的案例丰富了他们的训练集 ， 大概是为了抵消训练对不平衡数据的影响（一个没有共识性的解决解决方案的问题） 。
由于大多数深度学习模型都针对小型照片进行了优化 ， 所以图像被大量采样 ， 丢弃了90％以上的像素 。目前看来 ， 我们还不知道这是不是件好事 。
他们使用一组眼科医生来标注数据 ， 很可能花费了数百万美元 。这是为了获得比任何单个医生的解释更准确的“真正的真相” 。
第5点和第6点是所有当前医学深度学习系统的错误来源 ， 而且人们对这些话题知之甚少 。
深度学习系统比医生有优势 ， 因为它们可以用于各种“操作点” 。相同的系统可以执行高灵敏度筛选和高特异性诊断 ， 而无需再训练 。所涉及的trade-off是透明的（不像医生） 。
这是一个很好的研究 。它在可读性上是令人难以置信的 ， 并在文本和补充中包含了大量有用的信息 。
该研究似乎符合目前FDA对510（k）法案的要求 。虽然这项技术不太可能要通过这一手续 ， 但是该系统或衍生物完全可能在未来一两年内成为临床实践的一部分 。
另一主力DeepMind ， 用机器学习诊断三大眼疾 ， 或几年后进入临床试验
而早在2016年6月 ， 谷歌医疗的另一大主力DeepMind ， 就开始在视网膜医疗图像方面 ， 使用机器学习发力 。
视网膜3D扫描图
那也是DeepMind开展的第一个纯粹以研究为基础的（research-based）健康项目 。此前 ， NHS旗下眼科医院已经让DeepMind全权访问超过160万患者的病例和数据 。研究计划通过筛选100万眼部扫描图像 ， 帮助医生发现视觉衰退的早期迹象 。最初聚焦如何让AI自动诊断糖尿病视网膜病变和年龄相关黄斑变性 。原因是这两种疾病都是影响大 ， 而且一旦成功就收效很高的案例——相比其他患者 ， 糖尿病患者更可能遭受视力丧失 ， 而年龄相关性黄斑变性是英国失明最常见的原因；这两种视力问题 ， 如果能在早期诊断出来 ， 都能提供更有效的治疗 。
现在 ， 与英国NHS和伦敦的摩尔菲尔兹眼科医院（世界上最著名的眼科医院之一）合作了两年后 ， 该研究已经展现出希望 ， 成果也预计在医学期刊发表 。具体说 ， DeepMind的算法使用摩尔菲尔兹提供的匿名3D视网膜扫描进行训练 ， 训练使用的图像都经过了医生的严格标记 。由于图像提供了数百万像素的丰富数据信息 ， 该算法使用机器学习分析三种最严重的眼病：青光眼、糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性的征兆 。
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