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- 在新的论文中，Zhang及其同事在中国，德国和德克萨斯州首先将眼部疾患的图像输入计算机。图像采用称为光学相干断层扫描的成像技术拍摄。这种更新的革命性诊断技术使用光波拍摄高分辨率的截面图像，为医生提供了一种详细映射和测量视网膜的方法。
- 在资源匮乏的地区，这项技术可以帮助那些由于医生缺乏而可能无法获得护理的患者。张和他的同事今年夏天将把他们的神经网络带到海地去评估它的效用。该地区有大量糖尿病患者患有视网膜病，但眼科医师不到60％。“
- Zhang指出，在医疗保健中实施基于人工智能的网络仍面临挑战。医生必须信任他们的电脑助理。在这项研究中，Zhang和他的同事还要求计算机解释其诊断，确定被识别的眼睛区域，并且是机器结论的基础
- 基于人工智能的网络在医疗成像领域具有巨大的潜力。张还表示，该系统可以通过检查X射线来区分儿童病毒性和细菌性肺炎。尽管病毒性肺炎可能不需要治疗，但患有细菌性肺炎的患者需要立即进行抗生素治疗，以预防该病的严重并发症。
2018年2月27日
潜力人类智能（AI）诊断和治疗健康状况的趋势继续增长，一项新研究显示了该技术如何加速诊断和治疗眼疾。
2月22日在 Cell 描述了AI如何应用于视网膜疾病患者。这项由圣地亚哥加利福尼亚大学Shiley眼科研究所眼科教授Kang Zhang领导的研究表明，一台计算机可以学会准确可靠地识别诸如黄斑变性和糖尿病性视网膜病等常见眼疾。
“这是关于如何教计算机一个图像是什么以及如何做出他们所看到的决定，”张博士解释说。 “我们的目标是让电脑和去医学院并且在医学诊断和治疗领域接受过高级培训的专家一样好。”
虽然需要数十年专家经验才能达到最高水平的专业技能，他补充说，“我们看到一台计算机可以在几天后识别这些东西。”
该论文遵循最近的其他研究表明，深度学习计算机可能在医疗领域具有合法的地位，Rahul Khurana博士说，加利福尼亚州Mountain View的眼科医生和美国眼科学会的临床发言人。“Khurana博士说：”这种技术对于某些类型病症的患者非常准确。 “
在新的论文中，Zhang及其同事在中国，德国和德克萨斯州首先将眼部疾患的图像输入计算机。图像采用称为光学相干断层扫描的成像技术拍摄。这种更新的革命性诊断技术使用光波拍摄高分辨率的截面图像，为医生提供了一种详细映射和测量视网膜的方法。
扫描用于帮助识别常见病症，如黄斑其中称为黄斑的视网膜的一部分恶化的变性，以及糖尿病性视网膜病变（糖尿病性视网膜病变），糖尿病性视网膜病变是导致视网膜中的血管膨胀并漏液的糖尿病的并发症。两者都是危险的情况，如果没有及时诊断和治疗，可能会导致失明。
目前的计算方法需要数百万张图像来训练计算机。 Zhang的研究使用了基于人工智能的“卷积神经网络”，它需要一个只有20万光学相干成像扫描的小得多的数据集。“
计算机正在学习眼睛的法线图，”Zhang说。 “我们给它各种图片学习和记忆。例如，我们教授说：“如果这个位置在这里，将会是黄斑变性。”这样做的好处并不在于让电脑自己学习，我们可以告诉他们要寻找什么。这是关于设计计算机软件以使计算机像人一样思考的问题。“
计算机能够确定病人是否应该在30秒内接受治疗，准确率达到95％。
研究证明神经网络可以帮助医生，甚至可以超过他们的能力，记住这么多的数据。张预测说，这种技术将在全世界得到应用。在像美国这样的资源丰富的国家，它可以加速疾病和治疗迹象之间的关键时间
“可能需要在一个月内治疗可能出现黄斑变性的患者，但推荐和预约最终可能需要几个月。这可能会延误诊断和治疗，“他表示，”
在资源匮乏的地区，这项技术可以帮助那些由于医生缺乏而可能无法获得护理的患者。张和他的同事今年夏天将把他们的神经网络带到海地去评估它的效用。该地区有大量糖尿病患者患有视网膜病，但眼科医师不到60％。“
这样做的能力有望使更多的患者获得医疗系统，因为我们可以诊断“Khurana说，注意到全世界约有415,000人患有糖尿病视网膜病变的风险。 “只要我们有了新的和改进的技术，使我们能够更快，更好地诊断疾病，并让更广泛的人群更容易接受治疗，这对患者和医生来说是双赢的。”
Zhang指出，在医疗保健中实施基于人工智能的网络仍面临挑战。医生必须信任他们的电脑助理。在这项研究中，Zhang和他的同事还要求计算机解释其诊断，确定被识别的眼睛区域，并且是机器结论的基础
“计算机不只是吐出诊断。它解释了为什么它做出了诊断和推荐，“他说。 “这使得这更透明，并帮助医生更信任电脑。那样，这不仅仅是一个黑匣子，你不知道它为什么会给出诊断。“
基于人工智能的网络在医疗成像领域具有巨大的潜力。张还表示，该系统可以通过检查X射线来区分儿童病毒性和细菌性肺炎。尽管病毒性肺炎可能不需要治疗，但患有细菌性肺炎的患者需要立即进行抗生素治疗，以预防该病的严重并发症。
“我们看到各种医疗领域越来越多地使用人工智能，”Khurana说。 “我认为人工智能领域及其在医学领域的应用是一个非常激动人心的时刻。”
