一般來說,醫(yī)學(xué)研究從關(guān)聯(lián)研究開始,然后設(shè)計實驗驗證假設(shè)。然而,圖像中的特征、模式、顏色、數(shù)值、形狀在現(xiàn)實情況下通常信息量很大,因此觀察并量化關(guān)聯(lián)非常困難。
在這篇論文中,我們用深度學(xué)習(xí)的方法學(xué)習(xí)特征,從視網(wǎng)膜圖像中找到需要的信息,之后用 284335 名患者上收集的信息訓(xùn)練模型,并用 12026 和 999 名患者的兩組信息作為驗證數(shù)據(jù)集。
我們在視網(wǎng)膜圖像上預(yù)測以前認(rèn)為并不存在或不可量化的心血管風(fēng)險隱患,如年齡、性別 (0.97 AUC)、吸煙狀況(0.71 AUC),HbA1c(1.39% 以內(nèi)),心臟收縮壓(11.23 mmHg 以內(nèi)) 及主要心臟患病史(0.70 AUC)。
后,我們從視神經(jīng)盤、血管等入手,分布展示了每個預(yù)測的生成過程。
檢測結(jié)果
論文結(jié)尾,研究人員給出了系統(tǒng)預(yù)測的結(jié)果與真實情況的對照信息。我們可以看到,通過 AI 分析視網(wǎng)膜的結(jié)果,與真實情況大致相同。
樣本中患者預(yù)測年齡 57.6 歲,實際年齡 59.1 歲。預(yù)測患者為一名不吸煙且無糖尿病的女性,與真實情況相符?;颊叩纳砀唧w重指數(shù)(BMI)為 26.3 千克 / 每平方米,實際為 24.1 千克 / 每平方米,兩者相差不大。心臟實際收縮壓與舒張壓分別為 148.5mmHg 與 78.5mmHg,AI 預(yù)測結(jié)果為 148.0mmHg 與 86.6mmHg。
尚不可用
雖然谷歌稱其測試與 SCORE 測試結(jié)果相當(dāng),但論文中沒有與標(biāo)準(zhǔn)等價測試結(jié)果的對比說明,所以目前無法確定 AI 是否真的像醫(yī)生一樣好。同時,這一研究目前還沒有進行同行評審。
研究人員也表示,雖然谷歌與 Verily 收集了近 30 萬人的數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)集中白人和西班牙裔患者的信息。研究人員在論文提醒,雖然系統(tǒng)檢測效果良好,但對于 AI 來說 30 萬的數(shù)據(jù)集仍然很小,需要進一步測試。