Deepmind旗下的“阿爾法狗”大勝人類圍棋選手，名聲大噪，由此，也讓Deepmind逐漸為人所熟知，最近其在醫(yī)療領域的一連串大動作，不得不讓我們遐想紛紛，難不成這是要出醫(yī)療版“阿法狗”的節(jié)奏？

如果你真覺得deepmind現(xiàn)在才開始在醫(yī)療領域發(fā)力，那你就外行了。其實，早在2016年，DeepMind 就宣布欲將其算法應用到醫(yī)療保健行業(yè)，包括計劃在5年內(nèi)使用機器學習處理英國國家醫(yī)療服務體系的數(shù)據(jù)。

彼時，DeepMind 和英國皇家免費NHS信托簽署了諒解備忘錄（Memorandum of Understanding，MOU）。文件中描述了雙方的展望，認為此次合作“覆蓋面廣泛，符合雙方利益，專注于高級別的合作活動，能夠?qū)摿ψ畲蠡?，有利于從事真正有?chuàng)新性的項目。

不過，我們今天要關注的是deepmind最近的幾個連續(xù)動作，這才是讓我們覺得要發(fā)大招的節(jié)奏。

利用AI治療乳腺癌

去年的11月26日，DeepMind宣布利用AI 抗擊乳腺癌。DeepMind公司將與倫敦帝國理工學院的英國癌癥研究中心領導的一些健康研究機構(gòu)合作。與此同時，DeepMind也會繼續(xù)與英國國家醫(yī)療服務中心合作的研究工作。

這個項目的目標是，通過將機器學習應用于乳腺X光檢查，來探索新的方法以提高乳腺癌的檢測幾率。乳腺X光檢查是通常用于檢查乳房健康狀況的X射線技術。DeepMind希望建立一種機器學習模型，能夠快速、準確地檢測出癌癥的跡象，幫助醫(yī)生盡早發(fā)現(xiàn)癌癥，以便盡早開始治療。

除了與醫(yī)生和醫(yī)療機構(gòu)合作之外，DeepMind還將與谷歌的人工智能健康研究團隊合作（二者均屬于Alphabet旗下公司），后者已在通過機器學習來檢測乳腺癌方面完成了自己的一些研究。DeepMind在一份聲明中表示，這一合作是由其新合作伙伴提出的，他們想要的就是DeepMind和谷歌的研究人員，“這樣，該項目便能利用兩支團隊的人工智能專家，以及谷歌的超級計算機?！?/p>

開發(fā)眼底 AI，可同時診斷三種常見眼底疾病

本月初，DeepMind開發(fā)出了一種通過分析醫(yī)學影像診斷疾病的人工智能產(chǎn)品，這是人工智能技術在醫(yī)療健康領域的一次重要試水。

DeepMind通過處理數(shù)以千計的視網(wǎng)膜掃描圖像，訓練出了一種人工智能算法，該算法可以比人類醫(yī)生更加高效準確地檢查出眼底疾病。

DeepMind公司與NHS和全球最好的眼科醫(yī)院之一——倫敦Moorfields眼科醫(yī)院，進行了長達兩年的合作，驗證這項算法的有效性。在得到積極的信號后，DeepMind公司向醫(yī)學雜志提交了這項研究成果。如果這項結(jié)果通過了學者們的同行評議，就能在幾年內(nèi)進入臨床實驗階段。

DeepMind Health的臨床主管Dominic King告訴英國《金融時報》：“你將在未來數(shù)年間，看到我們借助人工智能技術在醫(yī)學影像這樣的專業(yè)領域取得重大突破。未來我們在診斷疾病方面將變得更加敏感、精準，而機器學習將扮演非常重要的角色。”

DeepMind的算法使用了Moorfields眼科醫(yī)院提供的、經(jīng)過眼科醫(yī)生嚴格標記的匿名數(shù)據(jù)進行訓練。目前，它正在和包括Moorfields在內(nèi)的醫(yī)院商談，合作進行臨床實驗。

醫(yī)學影像的數(shù)百萬像素里隱藏著非常豐富的信息，機器學習算法可以通過學習和分析這些信息，診斷三種最嚴重的眼科疾?。呵喙庋?、糖尿病性視網(wǎng)膜病變和老年黃斑變性。

隨著世界人口日益增長和人口老齡化加劇，醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)已經(jīng)不堪重負。世界各地的醫(yī)院開始討論，是否可以用人工智能來減少一些重復性的工作。在此背景下，DeepMind的健康衛(wèi)生團隊迅速擴充到了100人，而三年前這個團隊只有區(qū)區(qū)10人。

再下一城，用人工智能預測急性腎損傷

DeepMind今天宣布，他們將與美國退伍軍人事務部（簡稱“VA”）合作，利用機器學習技術來預測病人住院期間的病情惡化。

患者在醫(yī)院的護理下病情惡化事關重大，這意味著護理人員可能遺漏了一些由其他治療引發(fā)的致命風險。DeepMind和VA希望能通過雙方合作，解決急性腎損傷這一難題（AKI）。急性腎損傷有可能導致全面腎衰竭，或者影響腎功能。如果治療不當，還有可能引發(fā)死亡。

DeepMind希望改進檢測急性腎損傷的算法，幫助醫(yī)生和護士更早地發(fā)現(xiàn)病情并及時采取治療。DeepMind Health的臨床主管Dominic King在一篇博客文章中寫道，合作雙方對這種病情都很熟悉，所以他們選擇了率先解決這一問題。

DeepMind已經(jīng)獲得了超過70萬條病例，并對其進行了脫敏處理?；谶@些病例，DeepMind和VA希望確認，能否在更廣泛的群體中使用機器學習技術預測急性腎損傷的出現(xiàn)，以及病人的病情惡化。

目前，機器學習已經(jīng)在醫(yī)學領域展示出了良好的發(fā)展前景。如在本周早些時候，Google Brain團隊展示的使用計算機視覺技術來檢測心臟病。而DeepMind的工作則可以幫助醫(yī)院減少病人死亡因素。

可以預見，在見證了“阿爾法狗”強大的計算力和學習力后，Deepmind勢必會在醫(yī)療領域放手一搏，我們也十分期待它的大招早日出現(xiàn)。