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人工智能应用广糖尿病视网模病变筛检有望

发布于2018-03-09 08:52:06,人工智能应用广糖尿病视网模病变筛检有望,来书新闻网(http://www.laishu.com)
 
人工智能应用广 糖尿病视网模病变筛检有望

目前有研究将深度学习应用在糖尿病视网膜病变,透过影像训练电脑,让电脑自学出一套能诊断糖尿病视网膜病变的算法。

Google、Apple及Facebook等科技公司,近年来,利用人工智能深度学习分析民众在网络上搜寻的行为,像是喜欢去哪里旅游、最喜欢的食物,以及谁可能是潜在的好友;若应用在医疗方面,则可找出罹患特定疾病的高危险族群,以及是否需要接受治疗。

糖尿病视网膜病变 全世界视力丧失主因

据统计,全美40岁以上民众,至少有500万人患有糖尿病视网膜病变,检查费用高达3200万美元。糖尿病视网膜病变是美国与全世界视力丧失的主因,但为何没有实施糖尿病视网膜病变筛检呢? 

人工智能深度学习 开发眼疾诊断软件

研究者透过人工智能深度学习,利用将近13万张影像,开发出一套糖尿病视网膜病变诊断软件,此软件高达87-90%的敏感性及98%的特异性,最后只找到“中度至重度的糖尿病视网膜病变”;但却没有最需要紧急转诊、给予治疗的“危及视力之糖尿病视网膜病变”相关资料,研究刊登于《美国医学会期刊》(JAMA)。

人工智能深度学习 面临四大挑战

研究者提出,人工智能深度学习在眼疾中面临四大挑战。第一,此软件未能侦测其他重大的眼疾,例如青光眼与高龄所致的肌肉萎缩;第二,软件算法提出可能鉴别诊断需要加入糖尿病视网膜病变盛行率的考量;第三,此软件如何媒合到现行的医疗体系;第四,病患与医事人员对人工智能深度学习系统是否信任。

人工智能深度学习 开启未来医疗可能性

研究者认为,让病患与医师了解人工智能如何运作,才愿意采用此套新颖的诊断系统,透过人工智能深度学习,开启了未来医疗的无限可能性。

名词解释:

1.人工智能:是具认知能力的机器,该机器可以模拟人类的认知功能,像是“学习”与“问题解决”的能力。人工智能的认知功能被分为几项能力:演绎、推理、解决问题、规划、学习、语言处理、运动与控制、知觉,甚至还有社交,有些更能展现出创造力。

2.深度学习:是机器学习中一种基于对资料进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。(资料来自维基百科,百科内容以 CC BY-SA 3.0授权)

参考资料、文献来源:

1.翻译人员:国立成功大学医学院公共卫生研究所研究生吴怀玨

2.参考文献:Wong, T.Y., Bressler, N.M. Artificial Intelligence with Deep Learning Technology Looks Into Diabetic Retinopathy Screening. JAMA. 2016; 316(22): 2366-2367.

3.参考文献:Gulshan V., Peng L., Coram M., et al. Development and Validation of A Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs. JAMA. 2016; 316(22): 2402-2410.

4.参考文献:Walton O.B. 4th, Garoon R.B., Weng C.Y., et al. Evaluation of Automated Teleretinal Screening Program for Diabetic Retinopathy. JAMA ophthalmology. 2016; 134(2): 204-9.

5.资料出处:科技部补助“新媒体科普传播实作计划”执行团队、科技大观园 https://goo.gl/QWw7Cm

6.《新媒体科普传播实作计划》(计划编号MOST105-2515-S-006-008)补助产出

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