“人工智能和医生可以共同改善眼部护理”

随着人工智能的迅速发展，疾病的诊断速度越来越快，可能比医生更准确，有些人认为技术将取代医生目前正在执行的任务。 然而，谷歌ai研究小组的一项新研究表明，一起工作的医生和算法比单独采用更有效。 这是研究人工智能如何提高医生诊断准确性的最初研究之一。 这项新的研究将在美国眼科学会专家4月份的眼科学杂志上发表。

这项研究扩大了谷歌人工智能以前的工作，表明其算法和人类专家一样，可以筛查患者常见的糖尿病视网膜病变糖尿病眼病。 关于他们的最新研究，研究者想知道他们的算法除了诊断疾病之外，还能不能做到。 他们想建立一个新的计算机辅助系统来解释算法的诊断。 他们发现该系统不仅可以提高眼科医生诊断的准确性，还可以提高算法的准确性。

2900多万美国人患有糖尿病，同时有患糖尿病视网膜病变的风险，是一种可能失明的眼病。 一般观察不到疾病初期阶段的视力变化。 但是，随着病情的迅速发展，糖尿病视网膜病变一般会导致视力下降，很多情况下是不可逆转的。 这就是为什么糖尿病患者每年进行筛查很重要的原因。

不幸的是，筛选的准确性可能有很大不同。 一项研究显示，内科医生、糖尿病专家、医疗居民的错误率为49%。

ai的最新进展有望改善糖尿病视网膜病变筛查的可能性，提高准确性。 但是，人工智能在医生办公室和其他临床环境中如何发挥作用还不清楚。 在以前采用计算机辅助诊断的尝试中，微小的滤波器过于依赖于机器，不足以重复机器的错误和依赖于它而忽视正确的预测。 谷歌AI的研究人员认为，如果计算机能够解释其预测，就有可能不制造任何一个陷阱。

为了验证这个理论，研究者开发了两种支持来帮助医生预测浏览算法。

成绩:表示算法预测的证据强度的五个分数组。

级别+热图:采用热图扩展层次系统，可以测量图像中各像素对算法预测的贡献。

10名眼科医生( 4名普通眼科医生，1名在美国境外接受训练，4名视网膜专家和1名视网膜专家接受训练)被要求在无辅助、等级和等级+热图三种情况中的任意一种情况下浏览各图像。

两种类型的帮助都提高了医生诊断的准确性。 他们对诊断的信心也提高了。 但改善的程度取决于医生的专业水平。

不，通常眼科医生的准确性明显低于算法，视网膜专家远不如算法准确。 通过合作，普通眼科医生可以在不超过模型准确性的情况下进行匹配，视网膜专家开始超过模型的性能。

人工智能不仅能自动进行眼科检查，还能帮助医生更准确地诊断糖尿病视网膜病变，首席研究员rory sayres博士说。 ai和医生一起工作，比任何一个都有可能准确地单独工作。

和以前的医疗技术一样，sayres说人工智能是另一个工具，可以将医生的知识、技能和评价力集中在更高质量的医疗服务上。

在驾驶方面有类比，赛勒斯解释说。 有自动驾驶车和安卓自动等帮助司机的工具。 第一个是自动化，第二个是扩展。 我们的研究结果表明，在对视网膜眼底等医学影像进行分类时，如果空之间单独表现为临床医生和助理的组合，这可能为临床医生提供了智能工具的论据。