新型人工智能技术可高效筛查眼疾

新华社华盛顿2月22日电(记者周舟)一个国际研究小组在美国《细胞》杂志22日发表的一篇封面文章中指出，他们已经开发出一种新型人工智能技术，可用于筛查常见的致盲眼病，并有助于加快疾病诊断。

来自中国广州妇女儿童医学中心和加州大学圣地亚哥分校等机构的研究人员利用基于人工智能技术的复杂神经网络，学习了20多万幅眼睛的光学相干断层成像图像，并采用了“转移学习”技术，使计算机社会能够应用所获得的知识解决其他相关问题。卷积神经网络是计算机深度学习的一种结构，是语音分析和图像识别领域的研究热点。

例如，研究人员已经使人工智能神经网络学会识别眼睛的解剖结构，例如视网膜、角膜或视神经，当检查全眼图像时，这些解剖结构可以被更快速和有效地识别和评估。此外，与传统方法相比，这种新技术可以使用更小的数据集来获得更有效的学习结果。

该研究集中于两种常见的不可逆致盲眼病:黄斑变性和糖尿病视网膜病变。研究人员表示，如果能及早发现，两种眼疾都可以得到治疗。结果表明，该新技术能够在30秒内判断检查者是否需要治疗，准确率达到95%以上。

研究人员还进行了一项“遮挡测试”，以了解人工智能是如何思考的。图像的数百个区域被一个接一个地遮挡，以评估准确性是否受到影响，从而识别每个图像中最重要的病变区域，使计算机做出相关诊断。

该研究的负责人张康教授告诉新华社:“机器学习就像一个黑匣子。我们通常无法确切知道发生了什么。通过“遮挡测试”，我们可以在图像中找到计算机获得诊断结果的位置，并增加我们对诊断结果的信任。”