这家公司用21年研发了能预诊糖尿病患者失明的AI系统

在许多情况下，人工智能在病情的预测和诊断的效率和精确度上甚至超过医生。但是，前提是大部分工作都要在精心控制的实验室中进行的，并且所基于的数据和图像均由专家进行采集和审查。

如今，越来越多的技术公司都在努力，尝试将人工智能引入真正的医疗保健体系中。

去年，美国食品和药物管理局（FDA）批准了第一个医疗机器学习应用程序Arterys Cardio DL。该程序通过使用深度学习算法来分析心脏的MRI图像，从而帮助医生识别患者的问题并进行诊断。

除此之外，还有一些AI应用程序试图在没有专家监督的情况下标记数据并诊断疾病。

最近，美国爱荷华州的IDx公司宣布，FDA已加快审查其创建的AI自动系统IDx-DR，以用于尽早发现糖尿病患者失明的主要原因——糖尿病视网膜病变，从而加以预防、提前治疗。

该系统由IEEE高级会员Michael Abramoff花费了21年开发，在没有眼科专家的帮助下，就能自行诊断。由于目前许多患者经常都要等待数周或数月才能看到眼科专家，无法及时诊断，因此，这一系统的出现患者来说可能会产生巨大影响。

IDx创始人Michael Abramoff博士正在与IDx员工讨论视网膜图像

Abramoff说，AI系统的自主性最初使监管者感到不舒服。 “基本上没有人在考虑算法的问题，”他说。因此，IDx公司和FDA用了7年时间来确定评估系统准确性和安全性的标准。 Abramoff补充道：“使监管机构能够理解算法至关重要。 这是一段漫长的旅程，但我希望能够尽快实现。”

据他介绍，IDx公司还对系统做了一些必要的调整，以便从实验室走出来，真正进入诊所，得以应用。比如，IDx团队添加了一个互动组件，当AI的诊断质量足够高时，系统就会将拍摄的视网膜图像情况反馈给护士或医生。 “拍摄视网膜并不容易，” Abramoff表示， “系统会告诉操作员他们是否需要重新拍摄图像。”

在对公开数据集进行早期测试后，IDx公司在去年夏天完成了一项900人的临床试验，将进行了四小时培训的系统及具有10年以上经验的专家通过摄取和分析视网膜图像，从而提供的诊断结果相比较。虽然Abramoff还拒绝分享审查结果，但他指出：“我们对此非常兴奋。”

可以看到，人工智能诊断在眼科领域已经得到了蓬勃发展，其中包括对先天性白内障和青光眼等疾病的诊断。例如，谷歌正在对DeepMind进行培训，以发现常见眼疾的迹象。这一早期的发展势头并不令人意外，因为该病症具有明确的诊断和治疗标准，而且眼睛易于接近，因此非常适合应用新技术。例如，此前FDA批准使用的第一种基因疗法之一针对的就是遗传性视力丧失的疾病。

总体来说，AI更适合解决定义明确的问题和任务。因此，具有硬数据的医学领域（例如病理图像）对于AI的应用往往比只有软数据的领域（诸如来自电子医疗记录的一般诊断）更成熟。

如Abramoff所说，随着AI技术的日渐成熟，其诊断结果也将愈加客观，这将使得越来越多的医疗工作者得以从繁琐的工作中解脱出来，将更多的精力放在症状和治疗方案的判断和商定，以及其它医学研究中。

在许多情况下，人工智能在病情的预测和诊断的效率和精确度上甚至超过医生。但是，前提是大部分工作都要在精心控制的实验室中进行的，并且所基于的数据和图像均由专家进行采集和审查。

如今，越来越多的技术公司都在努力，尝试将人工智能引入真正的医疗保健体系中。

去年，美国食品和药物管理局（FDA）批准了第一个医疗机器学习应用程序Arterys Cardio DL。该程序通过使用深度学习算法来分析心脏的MRI图像，从而帮助医生识别患者的问题并进行诊断。

除此之外，还有一些AI应用程序试图在没有专家监督的情况下标记数据并诊断疾病。

最近，美国爱荷华州的IDx公司宣布，FDA已加快审查其创建的AI自动系统IDx-DR，以用于尽早发现糖尿病患者失明的主要原因——糖尿病视网膜病变，从而加以预防、提前治疗。

该系统由IEEE高级会员Michael Abramoff花费了21年开发，在没有眼科专家的帮助下，就能自行诊断。由于目前许多患者经常都要等待数周或数月才能看到眼科专家，无法及时诊断，因此，这一系统的出现患者来说可能会产生巨大影响。

IDx创始人Michael Abramoff博士正在与IDx员工讨论视网膜图像

Abramoff说，AI系统的自主性最初使监管者感到不舒服。 “基本上没有人在考虑算法的问题，”他说。因此，IDx公司和FDA用了7年时间来确定评估系统准确性和安全性的标准。 Abramoff补充道：“使监管机构能够理解算法至关重要。 这是一段漫长的旅程，但我希望能够尽快实现。”

据他介绍，IDx公司还对系统做了一些必要的调整，以便从实验室走出来，真正进入诊所，得以应用。比如，IDx团队添加了一个互动组件，当AI的诊断质量足够高时，系统就会将拍摄的视网膜图像情况反馈给护士或医生。 “拍摄视网膜并不容易，” Abramoff表示， “系统会告诉操作员他们是否需要重新拍摄图像。”

在对公开数据集进行早期测试后，IDx公司在去年夏天完成了一项900人的临床试验，将进行了四小时培训的系统及具有10年以上经验的专家通过摄取和分析视网膜图像，从而提供的诊断结果相比较。虽然Abramoff还拒绝分享审查结果，但他指出：“我们对此非常兴奋。”

可以看到，人工智能诊断在眼科领域已经得到了蓬勃发展，其中包括对先天性白内障和青光眼等疾病的诊断。例如，谷歌正在对DeepMind进行培训，以发现常见眼疾的迹象。这一早期的发展势头并不令人意外，因为该病症具有明确的诊断和治疗标准，而且眼睛易于接近，因此非常适合应用新技术。例如，此前FDA批准使用的第一种基因疗法之一针对的就是遗传性视力丧失的疾病。

总体来说，AI更适合解决定义明确的问题和任务。因此，具有硬数据的医学领域（例如病理图像）对于AI的应用往往比只有软数据的领域（诸如来自电子医疗记录的一般诊断）更成熟。

如Abramoff所说，随着AI技术的日渐成熟，其诊断结果也将愈加客观，这将使得越来越多的医疗工作者得以从繁琐的工作中解脱出来，将更多的精力放在症状和治疗方案的判断和商定，以及其它医学研究中。

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