Dies war zweifellos das Jahrzehnt der KI, sowohl in Bezug auf den Zustrom von KI-betriebenen Produkten als auch von KI-Systemen, und obwohl die Meinungen über das Ausmaß ihrer Anwendbarkeit geteilt sind, war dies im Bereich der Unterstützung der medizinischen Diagnose der Fallstetig wachsend. Aus diesem Grund aktuelle Nachrichten über Entwicklungen von der Deep-Learning-Google-Tochter DeepMind Die Diagnose von Augenkrankheiten sollte keine Überraschung sein.
DeepMind ist Partner von University College London UCL und das in London ansässige Moorfields Eye Hospital über das gemeinsame Projekt, das die Entwicklung - und spätere klinische Studien - neuer Methoden zur schnellen und genauen Diagnose einiger der Krankheiten umfasst, die unser Sehvermögen am meisten bedrohen.
Mit einem Prozess, bei dem „nahes Infrarotlicht von den inneren Oberflächen des Auges“ eingeführt wird, werden Daten aus 3D-Netzhaut-Scans in ungefähr 10 Minuten erstellt.
Die umfangreichen Versuche ab 7.500 Patienten sowie fast doppelt so viele OCT-Scans
Durch sorgfältige Analyse, einschließlich des Lernens der Anatomie des Auges und der Verwendung dieser Informationen, um fundierte Meinungen abzugeben, lernte das System Diagnoseverfahren.
Details zu den vielversprechenden Forschungsergebnissen wurden diese Woche in einem Artikel mit dem Titel „Klinisch anwendbares Deep Learning für Diagnose und Überweisung bei Netzhauterkrankungen“ in veröffentlicht. Naturmedizin.
Die Innovationen bieten eine umfassende Methode zur Diagnose des Augenzustands, die hauptsächlich die optische Kohärenztomographie OCT umfasst, eine Methode zur Erzeugung von 3D-Bildern, die an sich genau ist. Allerdings in Bezug auf die Zeit und die Fähigkeiten, die für eine effektive Analyse erforderlich sindund interpretieren Sie die Daten, das Team sieht seine Mängel.
Mustafa Suleyman, Mitbegründer von DeepMind, sagte über das transformative Potenzial der Technologie in der Medizin :
„Unsere Forschung mit DeepMind hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Fachleute Sehtests durchführen, zu revolutionieren und könnte zu einer früheren Erkennung und Behandlung häufiger Augenkrankheiten wie altersbedingter Makuladegeneration führen. Bis zum Jahr 2050 wird sich der Sehverlust voraussichtlich verdoppeln [,] Es ist wichtig, dass wir den Einsatz modernster Technologie zur Vorbeugung von Augenkrankheiten untersuchen. “
DeepMind scheute nicht vor Kontroversen zurück und verwies auch auf die 'Black Box' in Bezug auf die Auswirkungen auf die KI erscheint der Begriff „schwarze Wolke“ manchmal angemessener Problem, das zu Skepsis und Kritik an KI-Systemen führt.
Ihr Ansatz beinhaltet die Verwendung von zwei komplementären neuronalen Netzen - eines für eine umfassende Kartenanalyse und das andere für die Erstellung einer Karte des OCT-Scans. DeepMind hat die Klassifizierungsmethode und das Segmentierungsnetzwerk genannt.
Sie hoffen daher, ein stärkeres und effektiveres Diagnosemittel zu schaffen, aber auch mehr Transparenz darüber zu schaffen, wie Schlussfolgerungen gezogen werden, was eines der größten Hindernisse für die Akzeptanz von KI-Systemen darstellt.
Mit jeder Innovation von KI-Systemen und zusammen mit der überwältigenden Unterstützung und Anerkennung ihrer Vorteile wird der Widerstand gegen ihre Verwendung im Bereich der medizinischen Diagnose nachlassen und als vertrauenswürdiger Standard immer mehr Akzeptanz finden.
Die Forschung wurde veröffentlicht in Naturmedizin.
Via : DeepMind