谷歌DeepMind再度携手NHS：利用深度学习对抗失明

这已经是谷歌第二次使用深度学习来侦测糖尿病视网膜病变。较早前，谷歌 CEO Sundar Pichai  在公司年度开发者大会（Google I/O） 上曾提到，糖尿病视网膜病变是糖尿病患者失明的罪魁祸首。如果可以早期诊断出病变，病患就能及时得到治疗。但是，只有非常有经验的医生才可以从扫描结果中看出这一迹象，目前这样的医生很少。谷歌正在将深度学习用于解决这一难题。

眼部疾病与数据问题

英国有两百万失明人口，其中，大约36万人登记为全失明或者半失明人口。其中，糖尿病患者遭受某种视力丧失的可能性会是普通人的25倍，早期诊断和治疗可以有效预防98%的严重视力丧失。

目前，眼科主要是靠对眼部进行数字扫描来诊断并决定普通眼部问题的治疗方案，比如，与年龄有关的黄斑病变和糖尿病视网膜病变。这些扫描非常复杂，而且到目前为止，传统分析工具已经无法完全理解这些数据。而且，眼科医生也要花费很长时间来分析这些扫描结果，严重影响了医生与病人沟通诊断，以及治疗效率。

摩尔眼科研究中心的负责人 Peng Tee Khaw 教授说，「眼部扫描结果非常细节化，其细腻程度超过了身体其他部分的扫描结果：我们的观察层面已经推进到了细胞层面。但是，问题就是如何处理海量数据。」

一张光学相干断层成像术的视网膜扫描图，来自 DeepMind 健康团队

DeepMind 联合创始人以及人工智能应用部门的负责人Mustafa Suleyman 也指出，NHS 是一个奇迹，但也存在严重问题，除了资金、人员问题，还有严重的数据问题。关键的病人数据仍然存储在大量纸质媒介以及八十年代电子传呼系统和传真机当中，通过这些传统媒介的交流显然有很大的局限性。

NHS，亦即全民保健系统，英国社会福利制度中最重要的部分之一。英国所有的纳税人和在英国有居住权的人都享有免费使用该体系服务的权利。不论个人收入如何,只根据个人的不同需要,为人们提供全面的、免费的医疗服务。

有十分之一的病人会在治疗过程中受到伤害，而一半的伤害是可以预防的，研究表明，很多伤害源自信息失灵，而这些失灵又与错误沟通和延迟诊断有关。

这次合作旨在调查技如何能够帮助医生更准确、高效地分析这些扫描数据，早发现早治疗。

合作：摩尔眼科医院拥有世界最大的OCT数据集合

摩尔眼科医院，是英国全民保健系统（NHS）的知名公立医院以及眼科研究教育机构。在这次合作中，医院将与 DeepMind共享100万份匿名眼部数据，还包括摩尔医院在常规护理工作中搜集到的其他与眼部状况以及疾病管理有关的匿名信息。DeepMind 使用这些数据训练机器系统。

促成这次合作是摩尔眼科医院的一位眼科医生，Pearse Keane。他通过网站联系到了DeepMind，他说医院需要更好的手段来分析眼部扫描结果，并最好尽快启动这个研究项目。

「我读过深度学习方面的内容，也了解这项技术在图像识别方面取得的成功。」那时，他偶然看到 DeepMind 训练机器玩雅达利游戏的论文。「我当时就想到深度学习或许真的擅长识别眼部扫描图像。在我的专业领域就是OCT（光相干断层成像术），我们医院拥有世界上最大的OCT数据库存。几天后，我就和Mustafa 联系了，他也回复了我。」

虽然 NHS 和 DeepMind 再度携手合作，不过， Mustafa Suleyman 说，这是公司第一次进行纯医疗研究。

2015年7月，NHS 主要肾病专家与 DeepMind 接触，讨论急性肾损伤（AKI）（从一些不重要的肾功能丧失到肾透析、移植甚至死亡案例）。专家告诉公司，每年，每4万名AKI死亡病例中，四分之一甚至更多的死亡是可以避免的，如果有更好的手段可以在早期检测到 AKI。

因此，DeepMind 和英国皇家自由医院的医护人员一起研究了一款移动应用的原型 Stream，可以将有关AKI的关键信息更快地传递医护人员。不过，这是一款关注病患护理的应用，旨在监控病患肾功能。

这一次，DeepMind 从事的是纯医学研究。

Peng Tee Khaw 教授表示，「我可能要花费一生的时间来跟踪一个病人的病史。根据我的经验来预测病人的未来。如果使用了深度学习技术，我们就能做的更好，因为此时的经验值相当于活了1万次。」据预测，到了2050年，失明人数会翻番，因此，如何使用前沿科技预防眼部疾病，尤为关键。

点击查看原视频

在这部视频中，Peng Tee Khaw 教授和  Pearse Keane博士解释了在眼部疾病的早期诊断与预防中，技术可以产生什么样的影响。

隐私与监管

众所周知，DeepMind 与皇家自由医院的合作曾经闹得满城风雨，公司被指没有获得使用NHS病患记录的合理授权。那时，皇家自由医院的解释是，合作根据的是 NHS 信息共享协议（源自NHS 英国企业信息监管部门），和医院与其他第三方组织签订的1500份数据共享协议没什么不同。

不过，这次和摩尔医院的合作是匿名的，隐私保护门槛会低很多。据报道，公司已经获得许可，与医院达成研究合作协议，而且也发布了一份研究协议。匿名方式意味着，仅从扫描结果中，使用数据的一方无法识别是这是谁的数据，因此，不需相应数据背后的病患许可。这些扫描数据都是历史数据，因此，这次合作的研究结果只是用于改善未来的医疗护理，不会影响到今天接受治疗的任何一位病患。

DeepMind 表示，认真对待这些数据很重要，公司也会接受最高级别的监督。会接受官方对使用NHS数据行为的审批和监管。

另外，DeepMind 是独立于谷歌，自主运作的，因此，很清楚的是：从一开始，病患数据就不会和谷歌账户、产品或服务挂钩。