谷歌AI挑战人眼 这次人没输

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“理想很丰满,现实很骨感。”这是谷歌健康最近的现实写照。

近日,谷歌健康(Google Health)在官网博客中贴文指出,此前创建的一款深度学习系统在历时8个月的实地调研中“难以分辨”人眼,也输给了“人眼”。

这款系统设计用于筛查糖尿病患者的眼底相片,检测是否具有视网膜病变的迹象。谷歌在该款系统上投入研究多年,2016年研究团队发表在《美国医学会杂志》的一篇论文详细讲解了系统的开发过程,研究结果表明,这款系统在内测阶段已达到90%的准确率。

谷歌在最新发布的研究报告中指出,人眼可识别的相片系统却无法辨识,这让参与测试的护士很失望,原本设计用于提高诊断效率的系统反而增加了她们的工作量。

研究小组对此存疑,认为即使使用高质量的数据集来训练深度学习模式,即环境和情境因素,也会影响系统在临床环境中的性能。

谷歌在调研中发现,在泰国传统诊疗环境中,护士需要先给糖尿病患者的眼睛拍照,然后分批发给眼科医生,由他们进行评估并返回结果。由于需求量大,通常至少4-5周后才能出结果。

谷歌研究人员和医学专家在泰国的诊所测试了该系统,收集了来自11个诊所的病人数据,研究和测试历时八个月。

结果发现,系统受限于拍照光线影响,对于模糊、有暗区,但是人眼仍可识别并作出判断的图像,系统却表现出无法判定。研究小组研究小组表示,在实地调研的前6个月中,系统采用的1838张照片里,有393张(21%)没有达到系统的评分标准。

从报告中给出的系统筛查与人工筛查时间对比,系统可将最长10周的结果反馈过程大幅缩短到10分钟。然而系统对于图片质量的“过高”标准不但增加了护士的工作量,同时也给患者带去了不好的就诊体验。

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