一步一步地，一个条件一个条件地，人工智能系统正在慢慢地学习诊断疾病，就像任何人类医生一样，它们很快就会在你附近的医院工作。最新的例子来自伦敦，来自谷歌的DeepMind子公司UCL和Moorfields眼科医院的研究人员利用深度学习创建了一个软件，通过3D扫描识别几十种常见的眼部疾病，然后推荐患者进行治疗。

这项工作是这三个机构多年合作的结果。虽然该软件尚未准备好用于临床，但它可能在几年内部署到医院。参与这项研究的人被称为“开创性的”。DeepMind Health负责人穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）在一份新闻声明中说，该项目“令人难以置信地激动”，并能及时“改变全世界视力威胁患者的诊断、治疗和管理[……]”

发表在《自然医学》杂志上的一篇论文中描述了该软件，该软件基于深度学习的既定原则，使用算法识别数据中的常见模式。在这种情况下，数据是使用称为光学相干断层扫描（OCT）的技术对患者眼睛进行的3D扫描。创建这些扫描大约需要10分钟，包括从眼睛内表面反射近红外光。这样做可以创建组织的3D图像，这是评估眼睛健康的常用方法。OCT扫描是一种重要的医疗工具，因为早期识别眼病通常可以挽救患者的视力。

该软件对大约7500名患者近15000次OCT扫描进行了培训。这些人都在欧洲和北美最大的眼科医院Moorfields经营的场所接受治疗。该系统由人类医生提供扫描和诊断。从中，它学会了如何首先识别眼睛的不同解剖要素（这一过程称为分割），然后根据扫描显示的各种疾病迹象推荐临床行动。

在一项测试中，人工智能的判断与8名医生组成的专家组的诊断进行了比较，该软件在94%以上的时间里提出了相同的建议。

到底是谁的电话？

这样的结果非常令人鼓舞，但医学界的专家仍然担心人工智能系统将如何整合到医疗实践中。放射学家卢克·奥克登·雷纳（Luke Oakden Rayner）就这一主题写了大量文章，他说人工智能的进步正在迅速推动我们走向一个转折点，软件不再是一种由医生应用和解释的工具，而是一种代表人类做出决定的工具。

第一批系统刚刚开始跨越这条线。4月，FDA批准了第一个人工智能驱动的程序，该程序在没有人类监督的情况下诊断疾病。正如该程序的一位创作者所说：“它自己做出临床决定。”（巧合的是，就像今天的新算法一样，该软件还分析眼睛扫描。但它只寻找一种疾病，即糖尿病视网膜病变，而DeepMind对50多种疾病敏感。）

在这一点上，来自医疗AI的风险变得更大。我们无法准确地解释人工智能系统是如何做出某些决定的，这一点已经得到了很好的证明。而且，正如我们在自动驾驶车祸中看到的那样，当人类把手从方向盘上移开时，电脑总是有可能在判断上犯致命错误。

来自DeepMind、UCL和Moorfields的研究人员都意识到了这些问题，他们的软件包含了许多旨在缓解此类问题的功能。

首先，软件不依赖于单一的算法来做出决策，而是依赖于一组算法，每个算法都经过独立的训练，因此任何异常错误都会被大多数人推翻。其次，该系统不会对每个诊断都给出一个答案。相反，它给出了几种可能的解释，以及对每一种解释的信心。它还显示了它如何标记患者眼睛的各个部位，使医生有机会发现错误的分析。

但最重要的是，该软件不是一个简单的诊断工具。相反，它被设计用于分类，即决定哪些患者首先需要护理的过程。因此，虽然它确实可以猜测患者可能患有何种疾病，但它提出的实际建议是患者需要转诊接受治疗的紧迫程度。

这些功能听起来是偶然的，但它们都像减速带一样运行，减慢了算法的速度，并给了人类一个干预的机会。然而，真正的测试将在该软件在真实的临床环境中部署和测试时到来。这种情况何时发生尚不清楚，但DeepMind表示希望“很快”开始这一过程

数据挖掘中的黄金

除了临床上的可能性之外，这项研究也是一个有趣的例子，说明人工智能公司如何从访问有价值的数据集中获益。特别是DeepMind，过去曾因其如何获取英国公共资助的国家卫生服务（NHS）治疗患者的数据而受到批评。2017年，英国数据监管机构甚至裁定，该公司2015年达成的一项交易是非法的，因为它没有正确地通知患者他们的数据是如何被使用的(该交易已被取代。）

如果没有同样的数据，今天的研究是不可能的。虽然这项研究中使用的信息是匿名的，患者可以选择退出，但根据这些数据创建的诊断软件只属于DeepMind。

该公司表示，如果该软件被批准用于临床环境，它将免费提供给Moorfields的临床医生，为期五年。但这并不能阻止DeepMind向英国或其他国家的其他医院销售该软件。DeepMind说，这种交易是业界的标准做法，它告诉Verge，它在这项研究中“投入了大量资金”来创建算法。它还指出，它帮助corral的数据现在可供公众使用和非商业性医学研究。

尽管做出了这样的努力，但对该公司的怀疑仍然存在。DeepMind最近成立了一个独立小组来审查其自身的商业实践，该小组建议该公司需要更加透明地了解其商业模式及其与谷歌的关系，谷歌于2014年收购了该公司。随着DeepMind越来越接近使用公共资助的NHS数据生产商业产品，这种审查可能会变得越来越尖锐。

展望未来

不管这些问题，很明显，像这样的算法可能是非常有益的。据估计，全世界约有2.85亿人患有某种形式的视力丧失，而眼病是造成这种状况的最大原因。

OCT扫描是发现眼病的绝佳工具（2014年仅在美国就进行了535万次），但解释这些数据需要时间，这在诊断过程中造成了瓶颈。如果算法能够通过引导医生找到最需要护理的人来帮助分类患者，那么它可能会非常有益。

正如参与这项研究的Moorfields眼科顾问医师皮尔斯·基恩博士在一份新闻声明中所说：“我们正在进行的眼部扫描的数量增长速度远远快于人类专家所能解释的速度。这有可能导致对视力有威胁的疾病的诊断和治疗出现延误。

“如果我们能够早期诊断和治疗眼部疾病，这将为我们提供拯救人们视力的最佳机会。通过进一步的研究，它可以在未来为患有眼部问题的患者提供更高的一致性和护理质量。”