Google开发神经网络系统 可从视网膜辨识疾病

未来医疗

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机器学习可以用来识别人脸、驾驶汽车,甚至可以识别系外行星,现在Google研究人员开发一种机器学习方法,可根据人们的视网膜影像来预测血压、年龄和吸烟状况,这些数据甚至足以辨识心脏病发的时间。

据报导,Google使用的是卷积神经网络技术,卷积神经网络是用于识别照片中物体的生物启发系统,能够更像人脑一样分析整体影像,理解图象的内容,而且会愈来愈精通。

Google先前使用神经网络创建一个名为DeepVariant的工具,可以扫描DNA序列,找到其它方法可能会遗漏的小突变。西雅图Allen Institute for Cell Science研究人员也正在使用神经网络从显微镜中自动识别3D影像中的细胞器,计算机可为细胞器上色,免除对细胞染色的需要。

为了开发视网膜扫描神经网络,Google需要大量数据。研究人员使用来自284,335名患者的视网膜影像来建立资料库,之后使用2个不同的数据集,分别涵盖12,026和999名患者影响,验证深度学习能力。这是一个重要的步骤,显示Google的模型可以准确预测健康指标。

光就视网膜影像,该模型可确认年龄误差在3岁以内,性别准确率达97%,吸烟状况准确率达71%,血压误差在11.23mmHg之内,以及发生心脏病的可能性,准确度也高达70%。

这项研究还未在正式刊物发表,意即尚未经过同行评审,其它研究人员还需要仔细检查模型并验证结果,但这项发现对医学界来说可能是一个福音。即使不是100%准确,但视网膜扫描是一个简单且非侵入性的程序,可以提供医生更多的参考数据。

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