当深度学习遇到眼睛 会给我们带来什么

2016年3月，人类在棋盘游戏上的最后一块保留地被机器攻陷，引起了世界各地人民的广泛关注和热议。很多人并不知道的是在这背后人工智能和深度学习已经开始应用在各行各业之中，并且已经出现在我们的生活当中，比如每天早上起来拿起手机查看新闻，我们上网进行购物以及手机的语音助手等都离不开人工智能的身影，同样在医疗领域也有人工智能的影子。

人工智能应用到医疗领域

以往每次科技爆发，医学领域总是最大的受益领域之一，这一次随着人工智能的飞速发展，医学再一次和人工智能和深度学习纠缠到了一起，并且在诊断领域已经取得了巨大的成果。

提到人工智能的时候，我们想到的往往是机器人， 2000年，Intuitive Surgical达芬奇手术机器人正式获批上市。达芬奇手术机器人增加视野角度，减少手部颤动，机器人“内腕”较腹腔镜更为灵活，能以不同角度在靶器官周围操作深受医生的热爱，在2016年，浙江大学医学院附属第一医院达芬奇机器人单机手术量达888台，蝉联全球第一。

在自然语言处理领域，人工智能模型可以像医生一样认知到每个名词分别代表什么，比如“我们把香蕉给猴子，因为它们饿了”和“我们把香蕉给猴子，因为它们熟透了”有同样的结构，因为机器理解了香蕉和猴子分别代表了什么，可以正确的理解语言，并且给出回应，这让人工智能模型在医学领域更加灵活，比如IBM的Watson通过4年时间学习了海量的医学知识和论文等，从而可以自主诊断数中癌症，去年8月在日本，Watson在10分钟以内准确诊断出一位患有一种非常罕见的白血病的病人。

计算机视觉是人工智能的主要研究领域，跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。一幅图片具有形形色色各种特征，简单的可以是颜色、形状或图案，复杂的比如说可以是图案的自相似性（是否存在类似重复性图案）或是整个场景里其他的物体，通过大量图片的训练和学习可以像人类一样准确分辨图形，基于人工智能深度学习方法，斯坦福大学人工智能实验室在Nature发表论文展示了这一成果：他们用12.9万张皮肤病变的照片训练深度卷积神经网络，让它对皮肤损伤进行分类，诊断皮肤癌。

人工智能如今已经在癌症早期诊断上取得巨大的成就，可是在某些人看来，这些领域似乎和自己并没有什么关系，那么有些领域是每个人都有可能会相关的，比如眼科，每个人都有失明的潜在危险。

我们的眼睛正在面临困难？

目前我国因眼病或外界因素致盲人数每年都在不断地增长，其中，致盲率最高的眼病有白内障、青光眼、糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性、角膜疾病、高度近视等。

现在人对智能手机的过度依赖，很多人每天看手机的时间会长达五六个小时以上，甚至更多，手机中的高频蓝光将大大增加了眼睛疾病的风险。因为蓝光的波长相对比较短，所以能量比红光和绿光高，能够直接穿透晶体直达视网膜上。蓝光波长在415-455纳米以内的蓝光，在一些动物实验中被证实能够损伤视网膜。蓝光可以对我们的黄斑造成伤害，可能会引起老年黄斑变性，世界卫生组织WHO爱眼协会在2008年就已经发出报告，当时因为蓝光辐射每年会导致全球30000人失明。

糖尿病已经成为我国广泛的疾病之一，根据国际糖尿病联合会IDF发布的糖尿病调查数据显示,2015年中国糖尿病人数量已经到了1.096亿，糖尿病性视网膜病变（DR）是糖尿病性微血管病变中最重要的表现，是一种具有特异性改变的眼底病变，是糖尿病的严重并发证之一。在增殖性视网膜病变中，视网膜损害刺激新生血管生长。新生血管生长对视网膜有害无益，其可引起纤维增生，有时还可导致视网膜脱离。新生血管也可长入玻璃体，引起玻璃体出血。与非增殖性视网膜病变相比，增殖性视网膜病变对视力的危害性更大，其可导致严重视力下降甚至完全失明。

人工智能诊断眼科疾病

目前人工智能应用在计算机视觉的主要算法是深度神经网络，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，由Hinton等人于2006年提出，但是直到2012年Hinton采用了一种新的称为"丢弃" (Dropout) 的算法. 避免了过度拟合，从而让人工智能和深度学习真正的火爆和快速发展。

人工智能深度神经网络是由大量简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特性，是人脑神经网络系统的简化，抽象和模拟，神经网络通过图像预处理、图像特征提取和分类等步骤识别医学影像。通过大量准确标注的眼底照片和医学数据，对模型进行训练和测试，并且通过大量医学知识的学习，最终能够得出准确识别医学影像的人工智能模型，从而诊断青光眼、糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性、角膜疾病等眼科疾病。

国内的人工智能医疗团队Airdoc专注在医学影像识别领域，通过识别医学图像来诊断疾病，在大脑、心血管、肺部、肝脏和骨骼健康领域已经创建了比较成熟的辅助诊断模型， Airdoc同样在糖尿病性视网膜病变诊断领域已经取得了巨大的成果，国际上将糖尿病视网膜病变从正常到严重分成了5类。Airdoc在眼科专家的帮助下，通过让人工智能算法学习远超人类医生一生接诊量的患者眼底照片，训练了一个检测糖尿病视网膜病变的深度神经网络，该算法在有明显症状和无明显症状二分方面准确性与三甲医院资深眼科医生持平，同时，该算法在眼底照片国际标准5分类方面的准确性也不逊于专业眼科医生。

人工智能和深度学习对眼科的意义

很多人都好奇人工智能能否替代医生，但是在Airdoc团队看来人工智能是新时代的听诊器、显微镜、血压计，只是医生的好工具，并不能替代医生，最终的诊断决策还是需要医生做出。医生诊疗病人已经几千年，不会因为一两个技术出现而变化。

准确识别：医生每天工作量很大，长时间高强度的工作，会导致医生疲劳，注意力不集中，会有出错的风险，机器最大的特点就是精准，不会出现因为劳累而出现诊断出错的情况。

海量识别：每天大量的有眼疾的病人需要眼科医生诊断，但是医生的增长速率远远落后疾病的增长速率，很多医院看眼科病并不能当天给出诊断结果，深度学习模型可以在1秒钟以内识别眼部图像并且给出诊断建议，可以大大解放眼科医生，从而将精力放在研究性工作和治疗当中。

辅助医生诊断：我国人口基数大，为了满足病人看病需求，出现了海量的医疗机构，然而并不是每一个医疗机构都能够诊断眼科疾病，为了解决这一问题出现了远程阅片中心，但是同样不能实时给出诊断结果，人工智能和深度学习应用到眼科，可以很好的辅助这些医院诊断眼科疾病。