医生可以通过对眼睛的检查发现一些疾病的迹象,包括糖尿病和高血压等。近日,谷歌宣称,已经将这一现实与深度学习算法结合起来,将诊断潜力提升到一个新的水平。凭借其系统,谷歌的深度学习技术可以简单地使用视网膜图像预测任何特定个体的心脏病等心血管疾病的风险。
谷歌研究人员最近详细介绍了这个新系统,并称他们使用284335名患者的数据训练深度学习算法。利用这些数据,深度学习系统得到了培训,以识别某些健康问题和风险因素,例如高血压患者是吸烟者还是非吸烟者。其区分吸烟者和非吸烟者的准确率达到71%,而系统通过预测患者的平均收缩压差异是否在11mmHg以内来确定血压。
这超出了人类医生的能力,他们通常能够区分正常血压或高血压的人,但无法估计收缩压。该系统还可以使用视网膜图像来预测风险因素,谷歌称这些因素包括患者的性别和年龄等。
除了识别风险因素之外,谷歌的深度学习算法学会以“相当”高的准确率预测心血管事件(如心脏病发作或中风)的可能性。例如,基于两张视网膜图像,一张是(最多5年后)经历过重大心血管疾病患者的视网膜图像,另一张是没有突发心血管疾病的患者的视网膜图像,谷歌的算法能够以70%的准确率识别出罹患心血管疾病的患者。
相关人士表示,研究人员将在未来使用大型数据集来训练这一算法。
(果壳)
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