DeepMind要在医疗领域放大招，开发眼底AI，用AI预测急性肾损伤
deepmind旗下的“阿尔法狗”大胜人类围棋选手，名声大噪，由此，也让deepmind逐渐为人所熟知，最近其在医疗领域的一连串大动作，不得不让我们遐想纷纷，难不成这是要出医疗版“阿法狗”的节奏？
如果你真觉得deepmind现在才开始在医疗领域发力，那你就外行了。其实，早在2016年，deepmind 就宣布欲将其算法应用到医疗保健行业，包括计划在5年内使用机器学习处理英国国家医疗服务体系的数据。
彼时，deepmind 和英国皇家免费nhs信托签署了谅解备忘录（memorandum of understanding，mou）。文件中描述了双方的展望，认为此次合作“覆盖面广泛，符合双方利益，专注于高级别的合作活动，能够将潜力最大化，有利于从事真正有创新性的项目。
不过，我们今天要关注的是deepmind最近的几个连续动作，这才是让我们觉得要发大招的节奏。
利用ai治疗乳腺癌
去年的11月26日，deepmind宣布利用ai 抗击乳腺癌。deepmind公司将与伦敦帝国理工学院的英国癌症研究中心领导的一些健康研究机构合作。与此同时，deepmind也会继续与英国国家医疗服务中心合作的研究工作。
这个项目的目标是，通过将机器学习应用于乳腺x光检查，来探索新的方法以提高乳腺癌的检测几率。乳腺x光检查是通常用于检查乳房健康状况的x射线技术。deepmind希望建立一种机器学习模型，能够快速、准确地检测出癌症的迹象，帮助医生尽早发现癌症，以便尽早开始治疗。
除了与医生和医疗机构合作之外，deepmind还将与谷歌的人工智能健康研究团队合作（二者均属于alphabet旗下公司），后者已在通过机器学习来检测乳腺癌方面完成了自己的一些研究。deepmind在一份声明中表示，这一合作是由其新合作伙伴提出的，他们想要的就是deepmind和谷歌的研究人员，“这样，该项目便能利用两支团队的人工智能专家，以及谷歌的超级计算机。”
开发眼底 ai，可同时诊断三种常见眼底疾病
本月初，deepmind开发出了一种通过分析医学影像诊断疾病的人工智能产品，这是人工智能技术在医疗健康领域的一次重要试水。
deepmind通过处理数以千计的视网膜扫描图像，训练出了一种人工智能算法，该算法可以比人类医生更加高效准确地检查出眼底疾病。
deepmind公司与nhs和全球最好的眼科医院之一——伦敦moorfields眼科医院，进行了长达两年的合作，验证这项算法的有效性。在得到积极的信号后，deepmind公司向医学杂志提交了这项研究成果。如果这项结果通过了学者们的同行评议，就能在几年内进入临床实验阶段。
deepmind health的临床主管dominic king告诉英国《金融时报》：“你将在未来数年间，看到我们借助人工智能技术在医学影像这样的专业领域取得重大突破。未来我们在诊断疾病方面将变得更加敏感、精准，而机器学习将扮演非常重要的角色。”
deepmind的算法使用了moorfields眼科医院提供的、经过眼科医生严格标记的匿名数据进行训练。目前，它正在和包括moorfields在内的医院商谈，合作进行临床实验。
医学影像的数百万像素里隐藏着非常丰富的信息，机器学习算法可以通过学习和分析这些信息，诊断三种最严重的眼科疾病：青光眼、糖尿病性视网膜病变和老年黄斑变性。
随着世界人口日益增长和人口老龄化加剧，医疗卫生系统已经不堪重负。世界各地的医院开始讨论，是否可以用人工智能来减少一些重复性的工作。在此背景下，deepmind的健康卫生团队迅速扩充到了100人，而三年前这个团队只有区区10人。
再下一城，用人工智能预测急性肾损伤
deepmind今天宣布，他们将与美国退伍军人事务部（简称“va”）合作，利用机器学习技术来预测病人住院期间的病情恶化。
患者在医院的护理下病情恶化事关重大，这意味着护理人员可能遗漏了一些由其他治疗引发的致命风险。deepmind和va希望能通过双方合作，解决急性肾损伤这一难题（aki）。急性肾损伤有可能导致全面肾衰竭，或者影响肾功能。如果治疗不当，还有可能引发死亡。
deepmind希望改进检测急性肾损伤的算法，帮助医生和护士更早地发现病情并及时采取治疗。deepmind health的临床主管dominic king在一篇博客文章中写道，合作双方对这种病情都很熟悉，所以他们选择了率先解决这一问题。
deepmind已经获得了超过70万条病例，并对其进行了脱敏处理。基于这些病例，deepmind和va希望确认，能否在更广泛的群体中使用机器学习技术预测急性肾损伤的出现，以及病人的病情恶化。
目前，机器学习已经在医学领域展示出了良好的发展前景。如在本周早些时候，google brain团队展示的使用计算机视觉技术来检测心脏病。而deepmind的工作则可以帮助医院减少病人死亡因素。
可以预见，在见证了“阿尔法狗”强大的计算力和学习力后，deepmind势必会在医疗领域放手一搏，我们也十分期待它的大招早日出现。
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彼时，deepmind 和英国皇家免费nhs信托签署了谅解备忘录（memorandum of understanding，mou）。文件中描述了双方的展望，认为此次合作“覆盖面广泛，符合双方利益，专注于高级别的合作活动，能够将潜力最大化，有利于从事真正有创新性的项目。
不过，我们今天要关注的是deepmind最近的几个连续动作，这才是让我们觉得要发大招的节奏。
利用ai治疗乳腺癌
去年的11月26日，deepmind宣布利用ai 抗击乳腺癌。deepmind公司将与伦敦帝国理工学院的英国癌症研究中心领导的一些健康研究机构合作。与此同时，deepmind也会继续与英国国家医疗服务中心合作的研究工作。
这个项目的目标是，通过将机器学习应用于乳腺x光检查，来探索新的方法以提高乳腺癌的检测几率。乳腺x光检查是通常用于检查乳房健康状况的x射线技术。deepmind希望建立一种机器学习模型，能够快速、准确地检测出癌症的迹象，帮助医生尽早发现癌症，以便尽早开始治疗。
除了与医生和医疗机构合作之外，deepmind还将与谷歌的人工智能健康研究团队合作（二者均属于alphabet旗下公司），后者已在通过机器学习来检测乳腺癌方面完成了自己的一些研究。deepmind在一份声明中表示，这一合作是由其新合作伙伴提出的，他们想要的就是deepmind和谷歌的研究人员，“这样，该项目便能利用两支团队的人工智能专家，以及谷歌的超级计算机。”
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本月初，deepmind开发出了一种通过分析医学影像诊断疾病的人工智能产品，这是人工智能技术在医疗健康领域的一次重要试水。
deepmind通过处理数以千计的视网膜扫描图像，训练出了一种人工智能算法，该算法可以比人类医生更加高效准确地检查出眼底疾病。
deepmind公司与nhs和全球最好的眼科医院之一——伦敦moorfields眼科医院，进行了长达两年的合作，验证这项算法的有效性。在得到积极的信号后，deepmind公司向医学杂志提交了这项研究成果。如果这项结果通过了学者们的同行评议，就能在几年内进入临床实验阶段。
deepmind health的临床主管dominic king告诉英国《金融时报》：“你将在未来数年间，看到我们借助人工智能技术在医学影像这样的专业领域取得重大突破。未来我们在诊断疾病方面将变得更加敏感、精准，而机器学习将扮演非常重要的角色。”
deepmind的算法使用了moorfields眼科医院提供的、经过眼科医生严格标记的匿名数据进行训练。目前，它正在和包括moorfields在内的医院商谈，合作进行临床实验。
医学影像的数百万像素里隐藏着非常丰富的信息，机器学习算法可以通过学习和分析这些信息，诊断三种最严重的眼科疾病：青光眼、糖尿病性视网膜病变和老年黄斑变性。
随着世界人口日益增长和人口老龄化加剧，医疗卫生系统已经不堪重负。世界各地的医院开始讨论，是否可以用人工智能来减少一些重复性的工作。在此背景下，deepmind的健康卫生团队迅速扩充到了100人，而三年前这个团队只有区区10人。
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患者在医院的护理下病情恶化事关重大，这意味着护理人员可能遗漏了一些由其他治疗引发的致命风险。deepmind和va希望能通过双方合作，解决急性肾损伤这一难题（aki）。急性肾损伤有可能导致全面肾衰竭，或者影响肾功能。如果治疗不当，还有可能引发死亡。
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