谷歌新人工智能算法曝光：观察眼睛预测心脏病

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谷歌及其健康技术子公司的科学家们发现了一种新的方法：扫描眼睛并通过AI算法来评估一个人患心脏病的风险。

对病人眼睛后部扫描的分析，该公司的软件能够准确地推断多项数据，包括个人的年龄、血压以及他们是否吸烟。然后，这可以用来预测他们患上重大心脏病症的风险：比如心脏病发作。

该算法可能使医生更快更容易地分析病人的心血管风险，而不再需要血液测试。

但是该方法需要更彻底的测试后，才能用于临床。

近日，《自然》杂志“生物医学工程”上发表了一篇描述这项研究的论文，Google的这项算法可能意味着更快更准确的心血管风险预测。

阿德莱德大学专门研究机器学习分析的医学研究员卢克·奥克登-雷纳(LukeOakden-Rayner)告诉Verge说，这项工作非常扎实，并展示了人工智能如何帮助改进现有的诊断工具。

Oakden-Rayner说：“他们从临床上获取的数据比我们目前所得到的要多。”“它不是取代医生，而是试图扩大我们的实际能力。”

为了训练这个算法，谷歌和维利的科学家利用机器学习来分析近300000名病人的医学数据集，这些信息包括眼睛扫描和一般医学数据。

与所有深入学习分析一样，神经网络随后被用于挖掘这些信息以获取模型，学习将眼部扫描中的信号与预测心血管风险(如年龄和血压)所需的指标联系起来。

尽管通过眼睛观测来判断心脏健康的想法听起来很不寻常，但它确实是来自于大量成熟的研究。

眼睛的后内壁(眼底)充满了血管，反映身体的整体健康。通过用专业相机设备和显微镜研究他们的外表，医生可以推断出一个人的血压、年龄、是否吸烟等指标都是心血管健康的重要预测因素。

谷歌的算法提供了两名患者的视网膜图像，其中一名患者在接下来的五年里经历了心血管事件，另一名患者没有，谷歌的算法能够分辨出的准确率达到了70%。

这仅仅比常用的预测心血管风险的评分方法稍差，后者需要进行血液测试，并在同一测试中做出正确的正确预测率也只是达到72%。

伦敦大学洛杉矶分校(UCL)心血管生理学和药理学教授阿伦·休斯(Alun Hughes)表示，谷歌的做法听起来是可信的，因为来源于“长期以来一直在观察视网膜以预测心血管风险”。

他补充说，人工智能有可能加快现有的医学分析形式，但他警告说，在被信任之前，该算法需要进一步测试。

对于谷歌来说，这项工作不仅仅是一种判断心血管风险的新方法，它指向了一个新的以AI为动力的科学发现范例。

虽然大多数医疗算法都是为了复制现有的诊断工具而建立的（例如识别皮肤癌），但该算法找到了分析现有医疗数据的新方法。

有了足够的数据，希望人工智能能够创造全新的医学见解，而无需人为指导。 这可能是谷歌创建项目的原因之一。

目前，人工智能医生在没有人类监督的情况下提出新诊断的想法看似有很长的路要走，但谷歌的此类研究表明，这一想法并非完全遥不可及。

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