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Google曾於去年8月發布透過電腦視覺技術和深度神經網路演算法,可從視網膜眼底圖像中,辨識出糖尿病視網膜病變,準確率與專業醫師不相上下的研究成果,現在則是用高品質的標示方法改善模型的表現,也讓模型的辨識過程變得更加透明,此外,Google還將模型帶到泰國公共衛生部醫療服務部附屬的泰國醫院Rajavithi,透過臨床測試來驗證模型的準確度。

Google於兩年前開始研究用訓練深度學習模型,來辨識糖尿病視網膜變病疾病,在過去的研究基礎下,持續改善模型的效能和準確度,甚至為了臨床的可用性,還要不斷改進模型的解釋能力,現在,Google的研究團隊在這些方面,都取得了更新的進展,並且新增了泰國的醫療機構為合作夥伴。

首先在改善模型表現的部分,Google用了2項方法來讓模型更準確,第一個是將過去分成2類的分類模式,改成5個分數等級的分類系統,讓資料的分類更具有區別性,第二個方法則是將模型整合視網膜專家最終的辨識結果,由於專家辨識的過程會有歧意,每位專家分類的結果可能不同,因此,Google研究團隊讓專家小組達成最終的共識,再將最終的辨識結果納入模型中。

相比過去是採納大多數專家的建議,這項新方法可以解決分歧的意見,讓結果更加準確,甚至,還能發現具有更細微特徵的臨床表現,像是微細血管瘤(microaneurysms)。為了加快辨識過程的效率,Google研究團隊仔細地從所有圖像中,篩選出0.22%的圖像,做為調整模型的子資料集,藉由優化超參數來提升模型效能。

接著,為了提升模型於臨床上的可用性,讓模型成為醫師診斷中的工具,必須採取適當的步驟,確保模型透明且可信,Google利用過去研究中模型訓練和驗證的結果,顯示模型能夠對醫師產生潛在的協助,舉例來說,Google展示了模型對視網膜病變不同嚴重層級的評分,以及對圖像特定區域進行判定的熱點圖,來證明模型辨識的過程可信度,另外,也展示了模型能夠幫助醫師找到被忽略的病理特徵,提升醫師診斷的準確度。

最後,Google除了日前與印度當地最大的眼科醫院Aravind,和另一家眼科專門醫院Sankara Nethralaya聯盟,現在還與泰國的醫院合作,希望透過AI模型改善當地的醫療服務,在泰國大約有5百萬的糖尿病患者,卻只有1,400名眼科醫師,醫師能夠利用這項輔助技術,在更短的時間內檢查更多患者,透過及時的診斷讓患者免於失明的風險。Google期望透過廣泛的合作模式,來驗證糖尿病視網膜病變模型,運用新技術來改善世界健康狀況。


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