Google曾于去年8月发布透过电脑视觉技术和深度神经网络算法,可从视网膜眼底图像中,辨识出糖尿病视网膜病变,准确率与专业医师不相上下的研究成果,现在则是用高品质的标示方法改善模型的表现,也让模型的辨识过程变得更加透明,此外,Google还将模型带到泰国公共卫生部医疗服务部附属的泰国医院Rajavithi,透过临床测试来验证模型的准确度。
Google于两年前开始研究用训练深度学习模型,来辨识糖尿病视网膜变病疾病,在过去的研究基础下,持续改善模型的效能和准确度,甚至为了临床的可用性,还要不断改进模型的解释能力,现在,Google的研究团队在这些方面,都取得了更新的进展,并且新增了泰国的医疗机构为合作伙伴。
首先在改善模型表现的部分,Google用了2项方法来让模型更准确,第一个是将过去分成2类的分类模式,改成5个分数等级的分类系统,让资料的分类更具有区别性,第二个方法则是将模型整合视网膜专家最终的辨识结果,由于专家辨识的过程会有歧意,每位专家分类的结果可能不同,因此,Google研究团队让专家小组达成最终的共识,再将最终的辨识结果纳入模型中。
相比过去是采纳大多数专家的建议,这项新方法可以解决分歧的意见,让结果更加准确,甚至,还能发现具有更细微特征的临床表现,像是微细血管瘤(microaneurysms)。为了加快辨识过程的效率,Google研究团队仔细地从所有图像中,筛选出0.22%的图像,做为调整模型的子资料集,借由优化超参数来提升模型效能。
接着,为了提升模型于临床上的可用性,让模型成为医师诊断中的工具,必须采取适当的步骤,确保模型透明且可信,Google利用过去研究中模型训练和验证的结果,显示模型能够对医师产生潜在的协助,举例来说,Google展示了模型对视网膜病变不同严重层级的评分,以及对图像特定区域进行判定的热点图,来证明模型辨识的过程可信度,另外,也展示了模型能够帮助医师找到被忽略的病理特征,提升医师诊断的准确度。
最后,Google除了日前与印度当地最大的眼科医院Aravind,和另一家眼科专门医院Sankara Nethralaya联盟,现在还与泰国的医院合作,希望透过AI模型改善当地的医疗服务,在泰国大约有5百万的糖尿病患者,却只有1,400名眼科医师,医师能够利用这项辅助技术,在更短的时间内检查更多患者,透过及时的诊断让患者免于失明的风险。Google期望透过广泛的合作模式,来验证糖尿病视网膜病变模型,运用新技术来改善世界健康状况。
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