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谷歌的DeepMind部门宣布了与英国穆尔菲尔茨眼科医院的合作，他们将采用机器学习来识别常见眼科疾病。这项预计5年的研究项目将分析医院数据库中高达100万份的眼底扫描照片，旨在加速复杂而又耗时的眼底扫描过程。

该项目希望能对失明的常见病因比如糖尿病视网膜病变和老年性黄斑退化做出快速诊断，这样针对性的治疗将更加有效。谷歌指出，如果能得到早期诊断和治疗，高达98%的糖尿病所致失明是可以避免的。

英国人中已经有200万人失明，而其中只有360,000人登记自己失明或者部分失明。谷歌预计在2050年英国失明人数将会翻倍。诊疗技术的提高将会大大提高英国以及全世界人的生活质量。

该项目将用于两类眼底扫描：一种是传统眼底照片即拍摄眼球后部视网膜照片，另一种是光学相干断层扫描(OCT)，即拍摄视网膜的横断面照片，眼科医生能借此观察到损伤的细节。

然而，DeepMind在网站上表示：OCT扫描高度复杂并且需要训练有素的医生和其他眼科专家才能分析。因此，病人的诊疗常常需要很多时间。迄今为止，传统电脑分析工具还不能解决这一问题。

谷歌DeepMind小组在今年二月已经与英国国家服务体系合作开发病人护理软件。不过，最新的公告似乎表示这是DeepMind首次应用它的机器学习能力进行医学诊断。有趣的是，在5月份，谷歌宣布了另一项用于提高糖尿病视网膜病变早期诊断的机器学习项目。一位谷歌的发言人表示这两者是完全独立的项目，同时强调扫描视网膜对于机器视觉技术来说是非常好的应用，现在谷歌下有几个不同的团队正致力于此。

DeepMind此前与英国国家医疗服务体系有过合作，但因为他们没有预先告知那160万病人该项目将获取他们完整医疗记录，最后陷入了争论之中不了了之。新的项目因为所用的数据完全匿名，不太可能激起同样的恐惧。

谷歌曾解释说，人们无法从那些扫描图像中认出某个病人。那些扫描记录也有助于日后的研究而且不会影响病人现在所接受的治疗。研究所用数据不会透露个人信息，也就不需要得到病人明确准许。除此之外，项目结束后，所有数据都将销毁。

在整个项目中，病人数据库依然是穆尔菲尔茨医院的财产。在研究中由DeepMind所开发的人工智能软件归DeepMind所有，同时研究中开发的任何软件都需要得到批准才能访问数据库。

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本文译自 ars technica，由 Lee 编辑发布。

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