Google의 인공 지능은 스캔시 안구 질환을 앓고있는 의사를 이겼습니다.

Google의 인공 지능은 스캔시 안구 질환을 앓고있는 의사를 이겼습니다.

DeepMind 소프트웨어의 초기 테스트 후 계획된 임상 시험
구글의 인공 지능 사업 인 딥 마인드 (DeepMind)는 조기 검사 결과가 인간 의사보다 정확한 결과를 보인 후 의료 영상을 분석함으로써 안구 질환을 진단하는 데 도움이되는 임상 시험을 계획하고있다.

 

그것은 등장 DeepMind 런던의 무어 필즈 안과 병원과 제휴를 친 이후, 녹내장이나 당뇨 망막 병증 등 주요 안과 질환의 징후 3D 망막 스캔을 분석 할 수있는 인공 지능 기술을 개발했다고 월.

Nature Medicine 저널에 발표 된 초기 연구 결과에 따르면 DeepMind의 알고리즘은 Moorfields의 망막 전문의 8 명에 비해 997 명의 환자 검사에서 검사를 받았을 때 추천을받는 데 더 좋았다.

DeepMind의 알고리즘은 Moorfields의 컨설턴트 안과 전문의 인 Pearse Keane에 따르면 8 명의 의사가 6.7 %와 24.1 % 사이에 비해 5.5 %의 오류율을 보인 것으로 나타났습니다.

 

킨 박사에 따르면, 인공 지능은 스캔을 즉시 분석 할 수 있지만 환자는 일반적으로 전문가가 이미지를 검토하는 날을 기다려야합니다.

전문가가 비교를보다 현실적으로하기 위해 환자에 대해 일반적으로 가질 수있는 문맥 정보가 제공되었을 때 오류율은 AI보다 5.5 ~ 13.1 % 떨어졌습니다.

킨 박사는이 연구 결과가 "절대적으로 턱밑으로 떨어지다"고 말했고 환자들은 인공 호흡기가 3 년 이내에 NHS에 배치 될 것으로 기대할 수 있다고 말했다.

"우리는이 알고리즘을 매우 구체적인 실제 응용 프로그램을 염두에두고 설계했습니다."라고 그는 말했습니다.

"이미이 알고리즘을 사용할 수있는 NHS의 경로가 있습니다. . . 이것은 직접적인 환자 이익을 위해 향후 3 년 내에 올 기술입니다. "

DeepMind의 알고리즘은 Moorfields가 제공 한 14,884 개의 익명 3D 망막 스캔을 사용하여 교육을 받았고 의사가 질병의 징후를 확인할 수 있도록 라벨이 지정되었습니다. 의사 결정을보다 투명하게 만들기 위해 인공 지능은 패턴을 찾아 내고 대용량 데이터로부터 예측을 내릴 수있는 기계 학습의 일종 인 두 신경 네트워크 로 개발되었습니다 .

 

DeepMind에 따르면 첫 번째 AI 신경망은 병이있는 부분을 확인하기 위해 검사를 분석하는 반면, 두 번째 단계는 임상의에게 소개하고 질병의 유형에 대한 진단을 제안합니다.

"우리는 연구 결과에 대해 매우 흥분하고 있으며 올바른 종류의 증거를 축적하는 사려 깊고 안전한 방법이 무엇인지 생각 중입니다. . . 이 기술이 임상 실습에 들어갈 수있게 해줍니다. "라고 DeepMind Health의 임상 책임자 인 Dominic King은 말했습니다.

 

그는 또한 방사선과 스캔을 분석하고 Imperial College London에서 유방 X 선 사진을 분석하기 위해 University College London Hospitals와 유사한 협력 관계가 "정말로 유망한 징후"를 보이고 있다고 덧붙였다.

무어 필드 (Moorfields)는 망막 스캔 데이터베이스에 대한 통제권을 유지하고 적어도 5 년간이 알고리즘에 무료로 액세스 할 수 있습니다.

 

런던에 본사를두고있는 DeepMind 는 NHS에서 사용하기위한 기술을 개발 하면서 모회사 인 Alphabet 과 의 비즈니스 모델 및 관계를 명확히해야한다는 압력을 받고 있습니다. NHS와의 파트너십을 면밀히 검토하기 위해 검토위원회를 구성하여 6 월에 회사는 궁극적으로 자금과 데이터에 대한 접근권을 "독점적 인 이익을 창출"할 것이라고 우려를 제기했습니다.

 

그러나 King 박사는이 회사의 기술이 NHS의 비용 절감에 도움이 될 것이라고 말했다. "향후 연구에서해야 할 중요한 일 중 하나는이 접근법이 임상 결과를 향상시킬뿐만 아니라 비용도 절감한다는 것입니다.