還記得人、機世紀圍棋對戰中，Google 旗下人工智慧子公司 DeepMind 派出 AlpahGo 橫掃棋盤嗎？DeepMind 不只會下圍棋，他的觸角更跨向醫療領域，近日宣布與英國國民保建署的莫菲爾德眼科醫院（Moorfield Eye Hospital）合作，應用機器學習來判讀眼睛攝影的結果，增加判讀的速度與準確性，用以及早發現眼部病變。
DeepMind 與莫菲爾德眼科醫院的合作計畫長達 5 年，要用莫菲爾德眼科醫院病患資料庫中的一百萬張匿名眼睛攝影圖像，以機器學習來判讀影像中的眼睛病變，希望到最後 DeepMind 能看到眼睛攝影圖像，就能快速診斷出幾個常見的眼部病變，像是糖尿病視網膜病變（Diabetic Retinopathy）、老年性黃斑病變（Age-related macular degeneration），這麼一來患者就可以及早治療，也增加治療的效果。
DeepMind 會看的眼睛攝影圖像有兩種，一種是眼底攝影（Fundus Photo），可以看到眼睛底部的視網膜；另一種是光學同調斷層掃描（Optical coherence tomography，OTC），可以看到眼球中間二度空間的斷層影像。DeepMind 進一步解釋，OTC 可以讓眼科專家看到更細部的資訊，以觀察眼睛是否有任何損傷，但它的影像卻極度複雜，需要特別訓練的醫師和專家才有辦法分析，也因此常常會造成延遲診斷的問題，而目前傳統的電腦分析工具也沒辦法幫忙解決這件事，才會有 DeepMind 今天這個計畫。
Google 提出的資料顯示，有高達 98% 因為糖尿病引起的視力喪失患者，是可以因為早期發現而避免的；在英國，有高達 200 萬人是視力喪失患者，其中 36 萬是全盲或弱視，而這個數字在 2050 年可能會翻倍。而 Google 認為，藉由改善檢測和治療，能夠為人們帶來更好的生活品質。
有趣的是，這不是 Google 旗下第一個使用人工智慧做眼睛影像判讀病變的計畫，Google CEO Sundar Pichai 在今年 5 月的 Google I/O 大會中曾經介紹一個以眼睛影像判讀糖尿病視網膜病變的計畫。但 Google 發言人表示，DeepMind 的計畫跟 Pichai 介紹的是不同的兩個計畫，他解釋，檢視並判讀視網膜病變，是機器視覺技術一個很棒的應用領域，也因此 Google 有幾個不同的團隊都在開發相關的應用。
而 Google 也再次強調資料的匿名性，莫菲爾德眼科醫院提供的眼睛影像資料不含個人資料，而 DeepMind 團隊也不能從眼睛影像以辨識出一個人的身分。
資料來源：
- ars technica : Google’s DeepMind AI to use 1 million NHS eye scans to spot diseases earlier
- Google DeepMind : Supporting Medical Research
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（首圖來源：達志影像）