人工智能pk眼科医生的alphago 谁输谁赢？

从1997年，深蓝（deep blue）战胜了国际象棋大师世界冠军卡斯帕罗夫，到20年后，阿尔法狗（alphago）旋风般横扫围棋界，人工智能（artificial intelligence，ai）这些年里飞速发展，在未来势必对各行各业，对我们的生活学习带来革命性的变革和不可预测的冲击。深度学习（deep learning）是目前最有可能真正意义上让电脑进行“思考、学习和决策”的模式（即alphago所使用的模式），其原理十分复杂和深奥，但这并不妨碍我们来了解，目前ai（deep learning）在眼科中已经给我们带来了什么惊喜。

ai目前现在都做了什么工作？

去年，alphago的开发者——the google brian team（属于google的子公司deepmind）展示了他们将ai运用到糖尿病视网膜病变诊断上的成果，并发表在了美国医学会杂志（the journal of the american medical association， jama）上。文章表明，ai不但可以根据眼底照片快速诊断出糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy，dr），而且精度惊人——敏感度96.1%，而特异度也同时高达93.9%！

同样就在不久前，中山大学的刘奕志教授等和西安电子科技大学的研究团队就在nature的子刊nature biomedicalengineering上发表了该团队在ai协助诊断先天性白内障的成果，并成立了先天性白内障人工智能（ai）平台。

如何理解ai的学习/思维模式

如同当初训练alphago一般，the google brian team是将十几万张不同分级的糖网（dr）眼底照片供ai学习，然后ai再进行复杂的再学习和自我校正，最终练就了“一目十行”的神功，以极高的效率和精度诊断出糖网（dr）。

但ai是如何做到的呢？这和deep learning本身的特点有关。它的逻辑如同一个黑箱，期初我们仅仅给它展示了一系列图片，并告诉它其中某张图是什么诊断，但我们并不知道ai在进行这种高强度学习后，究竟是用什么判断一个眼底照片是否有dr表现——它是如同眼科医生一般观察到了微血管瘤、出血、新生血管吗？还是超出了这个维度，通过一些人类从未注意，甚至玄学一般的角度做出诊断呢？并且，这种因果关系可以应用到任何一种疾病上——只要为ai提供足够多的数据和相对应的正确诊断！

目前围棋界发生了翻天覆地的变革，人类棋手通过研究alphago的棋路，发现了很多之前人们很难使用和理解的精妙招数。如图中alphago与李世石大战的第一场。alphago所执白旗，下在了人类棋手几乎不会落子之处（红点），而此局最终也以李世石的溃败告终。

ai能为眼科带来什么？/ai会代替医生吗？

首先ai可以大大减轻医疗压力。比如对于糖尿病视网膜病变，由于患病人群的庞大，眼科医生资源远远不够，但ai能却早期、低成本的筛查出病变，在基层水平降低。

其次，目前的形势是：ai还不能代替临床医生。但ai的发展绝对会为医学带来进步。ai的趋势不是淘汰医生，而是一种对医生的极大辅助。

最后，ai在眼科的应用也绝对不止这么简单。我们可能会在未来看到ai以各种形式帮助人类，辅助眼科医生的工作。举个小例子，比如我们再将ai与便携式手机结合在一起又会发生什么呢？remidio公司目前生产分辨率极高的手机眼底照相模块（图3），可与智能手机相连，得到清晰的眼底照片。如果与ai结合，我们将得到一位随时可以提供服务的“眼科医生”！这样，普通人也可以早期、方便的得知自己是否患有疾病，而早期去专业医生那里就诊，避免了医疗资源的浪费。

印度的remidio公司的手机眼底照相模块（fundus on phone，fop），宽度仅仅2.9cm。如果内核装有ai，那么连上手机，普通人的一张“自拍”就能得知自己是否患有某种眼底疾病，从而决定是否就诊。

ai广阔的前景

除了google公司，现在已经有很多新兴的初创公司定位在了“医疗 ai“的模式上，如enlitic、twoxar、sensely等众多公司。他们涉及到了医疗活动中的各个方面，如数据采集、图像分析、辅助诊断、药物运用、护理等。

据cb insights于2016年重新整理出的一份医疗领域ai创业图景，统计了全球活跃其中的92家初创公司，他们有着宽广的前景。而今这个数字在还在增加。

　　

在不久的未来，ai一定会带来一系列改革，而且是体现在生活的各个方面。但反过来说，眼科医生也要紧追潮流，懂得运用科技的力量。就如同更新的检查手段，可以带来对疾病更深刻的理解——ai不是那个最终会击败眼科医生的alphago，而将是一位帮助我们的朋友。

人工智能pk眼科医生的alphago 谁输谁赢？－绍兴监控安装-米乐网页