DeepMind'in ticarileştirilmesi beklenen ilk ürünü: göz hastalıklarını teşhis etmek için yapay zekanın kullanılması
2014 Go insan-makine savaşı AlphaGo ve arkasındaki ekibi, DeepMind'ı tüm dünyada ünlü yaptı ve yapay zeka girişimcilik dalgası hemen başladı.
Ancak hayatın her kesiminden insanlar, yaşamın her alanını dönüştürmek için yapay zekayı kullanmak için sabırsızlanıyor gibi görünse de, DeepMind hala işsiz görünüyor. Başladıktan sonra, en büyük hareketlerinden biri AlphaStar'ı başlatmak, "StarCraft" oynamak için yapay zekayı kullanmak ve bu yıl Ocak ayında her ikisini de başarıyla mağlup etmek. profesyonel oyuncu.
DeepMind'ın aslında kendi düşünceleri vardır. "Financial Times" raporuna göre, Mart ayında halka açık bir sergide DeepMind, göz hastalıkları olan bir hasta için retina taraması yaptı ve gerçek zamanlı bir teşhis koydu. Göz taramasının sonuçları, Google Cloud üzerinde çalışan bir algoritma tarafından analiz edilir ve sistem, 30 saniye içinde bir aciliyet derecesi ve ayrıntılı bir teşhis verir.
Sistem, glokom, diyabetik retinopati ve yaşa bağlı makula dejenerasyonu gibi bir dizi karmaşık göz hastalığını teşhis etmek için kullanılabilir ve doğruluğunun dünya çapındaki uzmanlara eşdeğer olduğu bildirilmektedir.
Bu araştırma aslında 3 yıldır yapılıyor. DeepMind Ağustos 2018'de İngiltere'deki Moorfields Göz Hastanesi ile bu işbirliğini resmi web sitesinde ortaya koydu.Amaç, göz doktorlarına 50'den fazla göz hastalığını kapsayan daha güvenilir, hızlı ve düşük maliyetli tedavi seçenekleri önermek için AI'yı kullanmaktır. .
Şu anda, göz hastalıklarının teşhisi, esas olarak, kısaca OCT olarak da adlandırılan optik koherens tomografiye dayanmaktadır. Basit bir ifadeyle, OCT, ultrason görüntülemeye benzer, ışığın dokulardan yansıması yoluyla kesitsel görüntüler sağlamak için algılama yöntemi olarak kısa dalga boylu ışık dalgalarını kullanır.
İki boyutlu fundus görüntüsü ile karşılaştırıldığında, OCT mikrometre çözünürlükte göz küresinin arkasında tam bir üç boyutlu görüntü sağlayabilir.
Gözün OCT görüntüsü. Kaynak: DeepMind
Bununla birlikte, yalnızca birkaç oftalmolog bu tür üç boyutlu görüntüleri anlayabilir ve bu çok zaman alır. Moorfields Göz Hastanesinde, günde ortalama 1.000'den fazla bağımsız OCT muayenesi yapılmaktadır, bu da, durumun acil olup olmadığına bakılmaksızın, hastaların genellikle tanı için sırada beklemeleri gerektiği anlamına gelir. Kritik derecede hasta olan bazı hastalar bekleme süresi boyunca kanama gibi ani bir kötüleşme yaşarsa, muhtemelen körlüğe neden olabilir.
Yapay zekanın gerçek zamanlı teşhisi, bu tür sorunları çözmektir. Doktorların, daha acil hastaları mümkün olan en kısa sürede hızlı bir şekilde teşhis etmelerine ve tedavi düzenlemelerine yardımcı olabilir.
DeepMind'a göre AI, hastalara yardımcı olmak için iki sinir ağı kullanıyor. İlki, OCT görüntülerini analiz etmek ve kanama, yaralanma vb. Gibi farklı göz dokuları ve göz hastalıklarının "haritalarını" sağlamak için; diğer sinir ağı analizleri " "Göz Haritası" tanı sonuçlarını ve önerilen tedavi planlarını sağlar ve doktorların referansı için planlar için önerilen yüzdeleri sağlar.
Üst dal, OCT görüntülerini manuel olarak değerlendirmek için göz uzmanlarına dayanan geleneksel göz hastalığı teşhis sürecidir; alt dal, teşhis süresini büyük ölçüde azaltabilen AI yardımını ekler. Resim: DeepMind
AI algoritmalarının doğruluğu, büyük eğitim verilerinden ayrılamaz. DeepMind, eğitim verilerinin Moorfields Göz Hastanesindeki klinik vakalardan geldiğini ortaya çıkardı. Ancak, orijinal veriler doğrudan eğitim için kullanılamaz. Bu nedenle, DeepMind ekibi ayrıca veri temizleme, arşivleme ve etiketleme yaptı. "Dünyanın en iyilerini" kurduklarına inanıyorlar. Doğrudan makine öğrenimi için kullanılabilecek bir göz araştırma veritabanı. "
DeepMind'in araştırma sonuçları "Nature Medicine" (Doğa Tıbbı) 'nda yayınlandı, ancak şu anda düzenleyici bir otorite olmadığı için bu araştırma gerçek klinik tanıda kullanılamaz.
Financial Times'a göre, ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından onaylanan tıbbi yapay zeka algoritmalarının sayısı, son yıllarda önemli ölçüde arttı, 2017'de 2'den 2018'de ayda 1-2'ye yükseldi. Bunların arasında, DeepMind gibi yeni başlayan IDx'in bir algoritması, diyabetik retinopatiyi gerçek zamanlı olarak tarayabilir ve teşhis edebilir ve tüm Avrupa'da klinik bakımda uygulanmıştır.
IDx ürünleri FDA tarafından onaylanmıştır. Resimden: IDx
Baidu ayrıca göz hastalıklarının teşhisi için AI kullanmaya çalışıyor.
2018'de Baidu, fundus kameraları ve yapay zeka algoritmalarını entegre eden ve aynı zamanda glokom, makula dejenerasyonu ve diyabet gibi göz hastalıkları için kullanılan hepsi bir arada bir yapay zeka fundus taraması başlattı.
Bir fundus fotoğrafı çekmekten teşhis sonucuna kadar, AI fundus tarama makinesi sadece 10 saniye sürüyor. Baidu resmi web sitesinde AI'nın hassas olduğunu (hassasiyet ne kadar yüksekse, teşhisin atlanma olasılığı o kadar düşük) ve özgüllük (özgüllük ne kadar yüksekse, o kadar yanlış teşhis edilir Olasılık ne kadar düşükse), her ikisi de "okuma doktorlarının çoğunu aşarak ve üçüncü basamak hastanelerdeki başhekimlerin seviyesine ulaşarak"% 94'e ulaştı.
Baidu AI fundus tarama makinesinin fiziksel görüntüsü. Resimden: Baidu
DeepMind'ın OCT görüntüleri analizinden farklı olarak, Baidu'nun fundus tarama makinesi yakalanan iki boyutlu fundus haritasını girdi olarak alır, onu gerçek üç boyutlu fundus şekline geri eşler ve göz hastalıkları riskini değerlendirmek için algoritmalar kullanır.
Çin Gıda ve İlaç Dairesi (CFDA) Sınıf II tıbbi cihaz tescil sertifikasını alan ve ürünü resmi olarak pazarlayan ilgili bir başlangıç şirketinin kurucusu, iki yöntem arasındaki farkı ortaya koydu: "Fundus renkli fotoğraflar iki boyutlu verilerdir ve OCT üç boyutlu dilim verileridir. İkisi arasındaki fark, göğüs röntgeni ve BT arasındaki farka benzer. Renkli fundus lezyonun nerede olduğunu teşhis etmek için kullanılabilir, ancak spesifik problem, lezyonun şekli ve boyutu OCT verileri aracılığıyla teşhis edilmelidir. "
Ancak Baidu'nun iniş eylemi çok hızlı gerçekleşti. 2018'deki Baidu Dünya Konferansı'nda Robin Li, hepsi bir arada makineleri tarayan AI fundus'u ülke genelinde yoksulluk çeken ilçelerde 500 tıbbi noktaya bağışlayacağını duyurdu; Bazı göz doktorları, Deqing County, Guangdong ve diğer yerlerde AI fundus taraması gerçekleştirdi. Ücretsiz klinik aktiviteleri.
AI, doktorların daha hızlı teşhis koymasına yardımcı olabilir ve hastaların göz hastalığı verileri de veritabanının boyutunu artırmak ve algoritmaların iyileştirilmesine yardımcı olmak için kullanılacaktır.
Yapay zeka devlerinin eylemlerine bakıldığında, göz hastalıklarının teşhisi, yapay zekayı gerçek anlamda kara haline getirmesi beklenen bir senaryo. Moorfields Göz Hastanesinde bir doktor olan Pearse Keane, "Algoritmaları diğer tıbbi cihazlar gibi katı standartlarla tedavi etmeliyiz, ancak benim kişisel görüşüm, oftalmolojinin yapay zeka tarafından tamamen dönüştürülen ilk tıp endüstrisi olacağı yönünde." Dedi.
