Google的赢咖4可以比任何人类玩更古老的Go游戏。 它可以识别面孔，识别口头词汇，并从网络中提取您的问题的答案。 但是承诺，这种相同的技术将很快处理比玩游戏和喂养智能手机赢咖4平台更严重的工作。 有一天，它可以帮助照顾人体。
为了证明这一承诺，Google研究人员与医生合作开发了一种AI，可以自动识别糖尿病视网膜病变，这是导致成人盲症的主要原因。 使用深度学习 - 与上传到Google在线服务的图片中识别面部，动物和物体的同一种AI，系统通过检查视网膜照片来检测状况。 根据今天在“美国医学协会杂志”上发表的一篇文章，在最近的一项研究中，其成功率与人类眼科医生的成功率大致相同。
“我们能够对谷歌分类的猫和狗和面孔采取一些核心，并将其应用于另一种问题，”Lily彭说，在Google监督项目的医生和生物医学工程师。
但这个AI背后的想法不是取代医生。如果糖尿病性视网膜病变早期发生，则盲症通常是可预防的。希望这种技术能够比医生能够为自己屏蔽更多的人，特别是在那些医疗保健有限的国家。她说，这个项目开始了，当一个谷歌研究人员意识到，他的印度家庭医生正在努力筛选所有需要筛选的当地人。
在许多地方，医生已经使用照片来诊断病症，而不去亲眼看病人。华盛顿大学医学临床教授David McColloch说：“这是一项经过验证的技术，可以为那些糖尿病视网膜眼部筛查较少的偏远地区提供筛查服务。这可以为自动化过程的AI提供方便的上坡。
彭的项目是一个更广泛的努力的一部分，使用深层神经网络，模式识别系统，可以通过分析大量的数据学习离散任务检测疾病和疾病。 DeepMind是伦敦一家Google AI实验室的研究人员，他们与英国国家卫生服务部门合作，开发各种技术，可以自动检测患者是否有疾病和疾病的风险，还有其他几家公司，包括Salesforce.com和一家名为Enlitic ，正在探索类似的系统。在数据科学家使用算法来解决现实世界问题的互联网网站Kaggle，团队已经致力于构建自己的机器学习系统，可以自动识别糖尿病视网膜病变。
医疗大脑
Peng是Google Brain的一部分，该公司内部的团队为搜索，安全和Android提供各种AI软件和服务。在这个团队中，她现在领导的团队跨越几十个研究人员，专注于医疗赢咖4平台的AI。
糖尿病视网膜病变的工作开始于大约两年前的“20％项目”，然后成为全职工作。研究人员开始与印度城市Aravind和Sankara的医院合作，他们已经在收集视网膜照片供医生检查。然后，Google小组要求印度和美国四十多名医生识别出微型动脉瘤，出血和其他问题的照片，表明糖尿病患者可能面临失明的风险。在Pemng之前，至少有三位医生审查了每张照片，并将大约128,000张这些图像输入到他们的神经网络中。
最终，系统确定的条件比原来的医生组稍微更一致。在其最敏感的系统中，系统避免了超过90％的时间的假阴性和假阳性，超过国家卫生研究院建议的标准，糖尿病视网膜病变筛查至少80％的准确度和精度。
鉴于深度学习算法与其他机器视觉任务的成功，原始试验的结果并不奇怪。但是，卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）计算机科学教授Yaser Sheikh正在研究其他形式的赢咖4，用于医疗保健，他说实际上把这种东西搬入发展中国家可能很困难。 “这是一种听起来不错的东西，但实际上使它工作已经证明是非常困难的，”他说。 “获得技术在发展中国家实际上有帮助 - 有许多，许多系统的障碍。
但彭和她的团队正在推进。她说，谷歌现在正在进行额外的试验，照片专门用于训练其诊断AI。她说，初步的结果表明，该系统再次表现良好，受过训练的医生。机器，似乎，正在获得新的视力。有一天，他们可能会救你的。
