Google開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) 可從視網(wǎng)膜辨識(shí)疾病

機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來(lái)識(shí)別人臉、駕駛汽車，甚至可以識(shí)別系外行星，現(xiàn)在Google研究人員開(kāi)發(fā)一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可根據(jù)人們的視網(wǎng)膜影像來(lái)預(yù)測(cè)血壓、年齡和吸煙狀況，這些數(shù)據(jù)甚至足以辨識(shí)心臟病發(fā)的時(shí)間。

據(jù)報(bào)導(dǎo)，Google使用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用于識(shí)別照片中物體的生物啟發(fā)系統(tǒng)，能夠更像人腦一樣分析整體影像，理解圖象的內(nèi)容，而且會(huì)愈來(lái)愈精通。

Google先前使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建一個(gè)名為DeepVariant的工具，可以掃描DNA序列，找到其它方法可能會(huì)遺漏的小突變。西雅圖Allen Institute for Cell Science研究人員也正在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從顯微鏡中自動(dòng)識(shí)別3D影像中的細(xì)胞器，計(jì)算機(jī)可為細(xì)胞器上色，免除對(duì)細(xì)胞染色的需要。

為了開(kāi)發(fā)視網(wǎng)膜掃描神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Google需要大量數(shù)據(jù)。研究人員使用來(lái)自284，335名患者的視網(wǎng)膜影像來(lái)建立資料庫(kù)，之后使用2個(gè)不同的數(shù)據(jù)集，分別涵蓋12，026和999名患者影響，驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)能力。這是一個(gè)重要的步驟，顯示Google的模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)健康指標(biāo)。

光就視網(wǎng)膜影像，該模型可確認(rèn)年齡誤差在3歲以內(nèi)，性別準(zhǔn)確率達(dá)97%，吸煙狀況準(zhǔn)確率達(dá)71%，血壓誤差在11.23mmHg之內(nèi)，以及發(fā)生心臟病的可能性，準(zhǔn)確度也高達(dá)70%。

這項(xiàng)研究還未在正式刊物發(fā)表，意即尚未經(jīng)過(guò)同行評(píng)審，其它研究人員還需要仔細(xì)檢查模型并驗(yàn)證結(jié)果，但這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)界來(lái)說(shuō)可能是一個(gè)福音。即使不是100%準(zhǔn)確，但視網(wǎng)膜掃描是一個(gè)簡(jiǎn)單且非侵入性的程序，可以提供醫(yī)生更多的參考數(shù)據(jù)。