當人工智慧遇到眼睛，會讓眼科醫生失業？

2016年3月，人類在棋盤遊戲上的最後一塊保留地被機器攻陷，引起了世界各地人民的廣泛關注和熱議。很多人並不知道的是在這背後人工智慧和深度學習已經開始應用在各行各業之中，並且已經出現在我們的生活當中，比如每天早上起來拿起手機查看新聞，我們上網進行購物以及手機的語音助手等都離不開人工智慧的身影，同樣在醫療領域也有人工智慧的影子。

人工智慧應用到醫療領域

以往每次科技爆發，醫學領域總是最大的受益領域之一，這一次隨著人工智慧的飛速發展，醫學再一次和人工智慧和深度學習糾纏到了一起，並且在診斷領域已經取得了巨大的成果。

提到人工智慧的時候，我們想到的往往是機器人， 2000年，Intuitive Surgical達文西手術機器人正式獲批上市。達文西手術機器人增加視野角度，減少手部顫動，機器人「內腕」較腹腔鏡更為靈活，能以不同角度在靶器官周圍操作深受醫生的熱愛，在2016年，浙江大學醫學院附屬第一醫院達文西機器人單機手術量達888台，蟬聯全球第一。

在自然語言處理領域，人工智慧模型可以像醫生一樣認知到每個名詞分別代表什麼，比如「我們把香蕉給猴子，因為它們餓了」和「我們把香蕉給猴子，因為它們熟透了」有同樣的結構，因為機器理解了香蕉和猴子分別代表了什麼，可以正確的理解語言，並且給出回應，這讓人工智慧模型在醫學領域更加靈活，比如IBM的Watson通過4年時間學習了海量的醫學知識和論文等，從而可以自主診斷數中癌症，去年8月在日本，Watson在10分鐘以內準確診斷出一位患有一種非常罕見的白血病的病人。

計算機視覺是人工智慧的主要研究領域，跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。一幅圖片具有形形色色各種特徵，簡單的可以是顏色、形狀或圖案，複雜的比如說可以是圖案的自相似性（是否存在類似重複性圖案）或是整個場景里其他的物體，通過大量圖片的訓練和學習可以像人類一樣準確分辨圖形，基於人工智慧深度學習方法，史丹福大學人工智慧實驗室在Nature發表論文展示了這一成果：他們用12.9萬張皮膚病變的照片訓練深度卷積神經網絡，讓它對皮膚損傷進行分類，診斷皮膚癌。

人工智慧如今已經在癌症早期診斷上取得巨大的成就，可是在某些人看來，這些領域似乎和自己並沒有什麼關係，那麼有些領域是每個人都有可能會相關的，比如眼科，每個人都有失明的潛在危險。

我們的眼睛正在面臨困難？

目前我國因眼病或外界因素致盲人數每年都在不斷地增長，其中，致盲率最高的眼病有白內障、青光眼、糖尿病視網膜病變、老年性黃斑變性、角膜疾病、高度近視等。

現在人對智慧型手機的過度依賴，很多人每天看手機的時間會長達五六個小時以上，甚至更多，手機中的高頻藍光將大大增加了眼睛疾病的風險。因為藍光的波長相對比較短，所以能量比紅光和綠光高，能夠直接穿透晶體直達視網膜上。藍光波長在415-455納米以內的藍光，在一些動物實驗中被證實能夠損傷視網膜。藍光可以對我們的黃斑造成傷害，可能會引起老年黃斑變性，世界衛生組織WHO愛眼協會在2008年就已經發出報告，當時因為藍光輻射每年會導致全球30000人失明。

糖尿病已經成為我國廣泛的疾病之一，根據國際糖尿病聯合會IDF發布的糖尿病調查數據顯示,2015年中國糖尿病人數量已經到了1.096億，糖尿病性視網膜病變（DR）是糖尿病性微血管病變中最重要的表現，是一種具有特異性改變的眼底病變，是糖尿病的嚴重並發證之一。在增殖性視網膜病變中，視網膜損害刺激新生血管生長。新生血管生長對視網膜有害無益，其可引起纖維增生，有時還可導致視網膜脫離。新生血管也可長入玻璃體，引起玻璃體出血。與非增殖性視網膜病變相比，增殖性視網膜病變對視力的危害性更大，其可導致嚴重視力下降甚至完全失明。

人工智慧診斷眼科疾病

目前人工智慧應用在計算機視覺的主要算法是深度神經網絡，含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構，由Hinton等人於2006年提出，但是直到2012年Hinton採用了一種新的稱為"丟棄" (Dropout) 的算法. 避免了過度擬合，從而讓人工智慧和深度學習真正的火爆和快速發展。

醫學影像識別：人工智慧深度神經網絡是由大量簡單的處理單元（神經元）廣泛地互相連接而形成的複雜網絡系統，它反映了人腦功能的許多基本特性，是人腦神經網絡系統的簡化，抽象和模擬，神經網絡通過圖像預處理、圖像特徵提取和分類等步驟識別醫學影像。

醫學影像判讀：人工智慧和深度學習的基礎是大量高質量的數據，通過大量的醫學影像和醫學數據，對模型進行訓練和測試，並且通過大量醫學知識的學習，最終能夠得出準確識別醫學影像的人工智慧模型，可以在識別並且診斷眼科疾病。

國內的人工智慧醫療團隊Airdoc專注在醫學影像識別領域，通過識別醫學圖像來診斷疾病，在大腦、心血管、肺部、肝臟和骨骼健康領域已經創建了比較成熟的輔助診斷模型， Airdoc同樣在糖尿病性視網膜病變診斷領域已經取得了巨大的成果，國際上將糖尿病視網膜病變從正常到嚴重分成了5類。Airdoc在眼科專家的幫助下，通過讓人工智慧算法學習遠超人類醫生一生接診量的患者眼底照片，訓練了一個檢測糖尿病視網膜病變的深度神經網絡，該算法在有明顯症狀和無明顯症狀二分方面準確性與三甲醫院資深眼科醫生持平，同時，該算法在眼底照片國際標準5分類方面的準確性也不遜於專業眼科醫生。

人工智慧和深度學習對眼科的意義

很多人都好奇人工智慧能否替代醫生，但是在Airdoc團隊看來人工智慧是新時代的聽診器、顯微鏡、血壓計，只是醫生的好工具，並不能替代醫生，最終的診斷決策還是需要醫生做出。醫生診療病人已經幾千年，不會因為一兩個技術出現而變化。

準確識別：醫生每天工作量很大，長時間高強度的工作，會導致醫生疲勞，注意力不集中，會有出錯的風險，機器最大的特點就是精準，不會出現因為勞累而出現診斷出錯的情況。

海量識別：每天大量的有眼疾的病人需要眼科醫生診斷，但是醫生的增長速率遠遠落後疾病的增長速率，很多醫院看眼科病並不能當天給出診斷結果，深度學習模型可以在1秒鐘以內識別眼部圖像並且給出診斷建議，可以大大解放眼科醫生，從而將精力放在研究性工作和治療當中。

輔助醫生診斷：我國人口基數大，為了滿足病人看病需求，出現了海量的醫療機構，然而並不是每一個醫療機構都能夠診斷眼科疾病，為了解決這一問題出現了遠程閱片中心，但是同樣不能實時給出診斷結果，人工智慧和深度學習應用到眼科，可以很好的輔助這些醫院診斷眼科疾病。