谷歌AI算法新突破

王宇

近日，Google及其健康技術(shù)子公司Verily的科學(xué)家發(fā)明了一種新算法：使用機(jī)器學(xué)習(xí)來評估病人患心臟病的風(fēng)險(xiǎn)。該公司的軟件可以分析病人眼睛后部的掃描圖像，準(zhǔn)確地推斷出各類數(shù)據(jù)，包括病人的年齡、血壓以及他們是否吸煙，從而預(yù)測他們患上心臟疾病的風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)測試之后，軟件結(jié)果與當(dāng)前先進(jìn)方法的準(zhǔn)確度不相伯仲。

該算法能使醫(yī)生更快更容易地分析患者的心血管風(fēng)險(xiǎn)，而且不需要進(jìn)行血液檢查。但是，該方法在投入到臨床應(yīng)用之前需要進(jìn)行更深入的測試。一篇描述這些工作的論文今天在《自然—生物醫(yī)學(xué)工程》期刊上發(fā)表，該研究在2017年9月進(jìn)行審查之前已經(jīng)為人所知。

阿德萊德大學(xué)專門從事機(jī)器學(xué)習(xí)分析的研究院Luke Oakden-Rayner透露，這項(xiàng)工作進(jìn)展順利，他還展示了AI如何幫助改進(jìn)了現(xiàn)有的診斷工具。Oakden-Rayner表示：“軟件采集了過去臨床上常用的數(shù)據(jù)，但是其從中所獲得的信息比我們目前更多。它的出現(xiàn)是為了幫助我們做更多事情，而非取代醫(yī)生。”

為了訓(xùn)練算法，Google和Verily的科學(xué)家在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下分析了近30萬名患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)。這些信息包括眼部掃描數(shù)據(jù)以及一般的醫(yī)療數(shù)據(jù)。和深度學(xué)習(xí)分析一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于此主要是挖掘這些信息的規(guī)律，學(xué)習(xí)如何將眼部掃描得到的指示信號與心血管風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的因素（例如年齡和血壓）聯(lián)系起來。

雖然從眼睛來判斷你的心臟健康的想法聽起來很不靠譜，但這種方法是從一系列已有的研究中發(fā)展出來的。內(nèi)壁（眼底）布滿了能反映身體整體健康的血管；醫(yī)生用相機(jī)和顯微鏡研究它們的外觀，可以推斷出被觀察人的血壓、年齡、是否吸煙等等，這些都是心血管健康的重要預(yù)測指標(biāo)。

當(dāng)前有兩名患者的視網(wǎng)膜圖像，其中一名患者在接下來的五年內(nèi)患上了心血管疾病，另一名患者未患病，谷歌的算法能夠分辨出可能患病人的概率為70%的，只比預(yù)測心血管風(fēng)險(xiǎn)的常用SCORE方法略差，而SCORE法需要進(jìn)行血液檢查，并且在同樣的測試中正確率也只不過72%。

倫敦大學(xué)醫(yī)學(xué)院心血管生理學(xué)和藥理學(xué)教授Alun Hughes表示：“谷歌的方法看起來很可信，因?yàn)橛^察視網(wǎng)膜預(yù)測心血管風(fēng)險(xiǎn)的方法由來已久。人工智能有可能改進(jìn)現(xiàn)有的醫(yī)療分析，但該算法需要進(jìn)一步測試才可信任。”

對于谷歌來說，所做的工作不僅僅是發(fā)現(xiàn)了一種判斷心血管風(fēng)險(xiǎn)的新方法，更指明了以AI模型為動力的科學(xué)發(fā)展之路。雖然大多數(shù)醫(yī)療算法都是為了模仿現(xiàn)有的診斷工具而構(gòu)建的（例如識別皮膚癌），但該算法找到了分析現(xiàn)有醫(yī)療數(shù)據(jù)的新方法。有了足夠的數(shù)據(jù)，人工智能有望在脫離人為指導(dǎo)的情況下提出全新的醫(yī)學(xué)見解，這可能是谷歌創(chuàng)建該項(xiàng)目的原因之一。

就目前而言，AI醫(yī)生在沒有人為引導(dǎo)的情況下進(jìn)行診斷的想法還很遙遠(yuǎn)，要實(shí)現(xiàn)可能會花費(fèi)數(shù)十年，而非區(qū)區(qū)數(shù)年。但谷歌的研究表明，這個(gè)想法也并未癡人說夢。