人工智能(AI)在医疗保健领域的普及是值得关注的一项进步。包括大型技术公司在内的几家主要公司都朝着同一个方向前进，以彻底改变对需要帮助的人的照顾方式。最近，Google的DeepMind与Moorfields眼医院NHS基金会信托基金之间的合作提出了一种AI模型的开发，该模型可以预测患者是否会在六个月内患上湿性AMD。将来，该系统可能会帮助医生计划早期干预的研究，以及更广泛地促进对疾病和疾病进展的临床理解。
什么是AMD及其对人的影响?
年龄相关性黄斑变性(AMD)是英国和美国视力丧失的最大原因，也是全球失明的第三大原因。
大约75%的AMD患者患有早期形式的“干性” AMD，通常对视力的影响相对较轻。然而，少数患者会发展出更多的威胁视力的AMD，称为渗出性或“湿性” AMD。这种情况会影响大约15%的患者，并在视网膜下出现异常血管时发生。这些血管可能渗漏液体，如果不及早治疗，可能会导致永久丧失中央视力。
解读Google的AI创新
研究人员使用2795名患者的回顾性匿名数据集对AI模型进行了培训和测试。这些患者的一只眼睛被诊断出患有湿性AMD，并且正在接受七个定期OCT成像和治疗的临床部位之一。对于每位患者，研究人员与视网膜专家合作，审查了每只眼睛的所有先前扫描结果，并在首次发现湿性AMD时确定扫描结果。该公司与DeepMind的同事合作，开发了由两个深层卷积神经网络组成的AI系统，一个以原始3D扫描作为输入，另一个以以前的工作为基础，采用分割图概述了当前的组织类型在视网膜上。
为了测试该系统，该公司对模型进行了一次去身份化的扫描，并要求其预测是否有任何迹象表明该患者会在接下来的六个月内患上湿性AMD。DeepMind还要求六位临床专家(三位视网膜专家和三位验光师，每位至少有十年经验)进行相同的操作。预测患者出现湿性AMD的可能性并不是临床实践中通常要做的任务，因此这是专家首次对此功能进行评估。
尽管临床专家的表现胜过仅凭机会，但他们的评估之间存在很大差异。在预测湿性AMD进展时，DeepMind的系统在这些情况下的性能与这些临床医生一样好，在某些情况下还比这些医生好。这突出了其潜在的用途，可用于将来进行研究评估或帮助开发预防湿性AMD进展的治疗方法。
未来的工作可能会解决这项研究的几个局限性。该样本代表了世界上最大的眼科医院多个地点的实践，但是需要更多的工作来了解不同人口统计学和临床环境下模型的性能。此类工作还应了解未研究的因素(例如其他影像学检查)的影响，这些因素可能对预测很重要，但超出了本文的范围。