Google的新人工智能算法通过观察你的眼睛来预测心脏病

谷歌(Google)及其健康技术子公司Verilly的科学家们发现了一种新的方法，可以通过机器学习来评估一个人患心脏病的风险。通过对患者眼球后部扫描的分析，该公司的软件能够准确地推断出数据，包括个人的年龄、血压以及他们是否吸烟。然后，该软件可以用来预测他们患心脏病等重大心脏病事件的风险，其准确性与目前的领先方法大致相同。

该算法可以让医生通过对视网膜的扫描来更简单地预测心血管风险。

因为它不需要血液测试。但是，在临床应用之前，这种方法需要更彻底的测试。今天(2月19日)，一篇描述这项工作的论文发表在自然日刊生物医学工程，尽管这项研究在去年9月的同行评议前也曾被分享过。

阿德莱德大学专门研究机器学习分析的医学研究员卢克·奥克登-雷纳告诉维格这项工作非常可靠，并显示出人工智能如何帮助改进现有的诊断工具。“他们获取的数据是出于一个临床原因，并从中获取的比目前更多，”奥克登·雷纳(Oakden-Rayner)说。“它不是在取代医生，而是试图扩大我们的实际能力。”

左边的是一张规则的图像；右边的图片显示了谷歌的算法如何识别血管(绿色的)来预测血压。

为了训练该算法，谷歌和维利的科学家们利用机器学习来分析近300000名患者的医学数据集。这些信息包括眼部扫描和一般医学数据。与所有深入学习分析一样，神经网络随后被用来挖掘这些信息以获取模式，学会将眼部扫描中的告警信号与预测心血管风险(例如，年龄和血压)所需的指标联系起来。

虽然看着眼睛来判断心脏健康的想法听起来很不寻常，但它来自于一堆成熟的研究。眼睛的后壁(眼底)充满了反映身体整体健康的血管。通过用相机和显微镜观察它们的外观，医生可以推断出一个人的血压、年龄以及是否吸烟等东西，这些都是心血管健康的重要预测指标。

谷歌的算法提供了两名患者的视网膜图像，其中一名患者在接下来的五年里经历了心血管事件，另一名患者没有，因此谷歌的算法能够分辨出哪个是70%次。这比通常使用的预测心血管风险的评分方法略差，后者需要进行血液测试，并在72%次测试中做出正确的预测。

对谷歌来说，这项研究不仅仅代表了一种判断心血管风险的新方法。它为科学发现提供了一种新的人工智能模式。虽然大多数医学算法都是为了复制现有的诊断工具(比如识别皮肤癌)，但这种算法找到了分析现有医学数据的新方法。有了足够的数据，人们希望人工智能能够在没有人类方向的情况下创造全新的医学洞察力。据推测，这也是谷歌创建项目基线研究(Project Basal Study)这样的举措的一部分。该项目在四年时间里收集了10000人的详尽医疗记录。

目前，人工智能医生在没有人类监督的情况下提出新诊断的想法是遥不可及的--很可能是几十年，而不是未来几年。但谷歌的研究表明，这一想法并非完全遥不可及。