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判读医疗影像 Google机器学习可??预防糖尿病患失明
 

Rapport \u3011    2017年08月08日 星期二

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人工智慧(AI)究竟可如何改善人类生活?该项技术目前已经被应用於许多产业中,但若是要说「嘉惠」於人类,那麽必定非医疗领域莫属;看好人工智慧在医疗领域中的应用,IBM、微软(Microsoft)等大厂皆已将AI导入医疗领域中;如今Google也欲透过该公司的TenserFlow机器学习技术,以辨识糖尿病患者视网膜影像,降低罹患该项病症患者失明的可能性。

Google台湾区分公司总经理简立峰认为,目前影像辨识是人工智慧这个深度学习领域里面最成功的部份,且在医学领域中有相当大的应用潜力。
Google台湾区分公司总经理简立峰认为,目前影像辨识是人工智慧这个深度学习领域里面最成功的部份,且在医学领域中有相当大的应用潜力。

Google研究团队产品经理、医学博士彭浩怡举例,在印度有高达45%的糖尿病患,因为缺乏专业眼科医生,所以在视网膜病变确诊之前早已失明;但糖尿病视网膜病变其实是可预防的,只需要有足够的专业医生,并透过视网膜眼底图像即可判断病患的视网膜是否已产生病变。

彭浩怡表示,若是运用机器学习技术,即可缩短医生判读的时间,筛检出有问题的视网膜影像。为此,该公司团队聘请54名美国食药监局(FDA)认可的眼科医师与相关专业人士,取得13万张眼底图像,最终标记出超过88万个确诊症状,利用这些资料让机器可进行判读作业。

据了解,彭浩怡的团队建立了26层的深度卷积神经网路(Convolutional Neural Network),标记好素材後再对机器进行训练。随着真实资料量日益丰富,再加上运算能力较过往强大数千万倍,使得神经网路表现较以往其他的网路更好。

除了糖尿病视网膜病变的判断之外,彭浩怡也表示,该公司的TensorFlow机器学习技术目前也用於判读乳癌或前列腺癌等切片影像中,希??未来可协助相关医生进行病症判断。

Google台湾区分公司总经理简立峰也认为,目前影像辨识是人工智慧这个深度学习领域里面最成功的部份,且在医学领域中有相当大的应用潜力,值得台湾相关领域关注;再加上台湾糖尿病盛行率为世界第二,仅次於日本,所以国内也有相当庞大的相关资料量。

最後,彭浩怡也表示,未来深度学习将往临床验证、建立医疗团队的信任感,以及机器辨识流程符合医生工作需求等三大方向进行。由於要使医界愿意信任且采用新技术有一定的难度,且新式工具是真正可协助医生进行诊断的利器,这些层面,都是未来深度学习需要克服的挑战。

關鍵字: 医疗  機器學習  糖尿病  人工智能  糖尿病  Google 
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