人工智能，是否是能击败眼科医生的AlphaGo？

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从1997年，深蓝（Deep Blue）战胜了国际象棋大师世界冠军卡斯帕罗夫，到20年后，阿尔法狗（AlphaGo）旋风般横扫围棋界，人工智能（Artificial Intelligence，AI）这些年里飞速发展，在未来势必对各行各业，对我们的生活学习带来革命性的变革和不可预测的冲击。深度学习（Deep Learning）是目前最有可能真正意义上让电脑进行“思考、学习和决策”的模式（即AlphaGo所使用的模式），其原理十分复杂和深奥，但这并不妨碍我们来了解，目前AI（Deep Learning）在眼科中已经给我们带来了什么惊喜。

AI目前现在都做了什么工作？

去年，AlphaGo的开发者——The Google Brian Team（属于Google的子公司DeepMind）展示了他们将AI运用到糖尿病视网膜病变诊断上的成果，并发表在了美国医学会杂志（The Journal of the American Medical Association， JAMA）上。文章表明，AI不但可以根据眼底照片快速诊断出糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy，DR），而且精度惊人——敏感度96.1%，而特异度也同时高达93.9%！

图2：电脑通过分析眼底照片，在Deep Learning下进行学习。

同样就在不久前，中山大学的刘奕志教授等和西安电子科技大学的研究团队就在Nature的子刊Nature BiomedicalEngineering上发表了该团队在AI协助诊断先天性白内障的成果（图3），并成立了先天性白内障人工智能（AI）平台。

图3：文章于2017年2月发表在Nature Biomedical Engineering上

如何理解AI的学习/思维模式

如同当初训练AlphaGo一般，The Google Brian Team是将十几万张不同分级的糖网（DR）眼底照片供AI学习，然后AI再进行复杂的再学习和自我校正，最终练就了“一目十行”的神功，以极高的效率和精度诊断出糖网（DR）。

但AI是如何做到的呢？ 这和Deep Learning本身的特点有关。它的逻辑如同一个黑箱，期初我们仅仅给它展示了一系列图片，并告诉它其中某张图是什么诊断，但我们并不知道AI在进行这种高强度学习后，究竟是用什么判断一个眼底照片是否有DR表现——它是如同眼科医生一般观察到了微血管瘤、出血、新生血管吗？还是超出了这个维度，通过一些人类从未注意，甚至玄学一般的角度做出诊断呢？并且，这种因果关系可以应用到任何一种疾病上——只要为AI提供足够多的数据和相对应的正确诊断！

图4：目前围棋界发生了翻天覆地的变革，人类棋手通过研究AlphaGo的棋路，发现了很多之前人们很难使用和理解的精妙招数。如图中AlphaGo与李世石大战的第一场。AlphaGo所执白旗，下在了人类棋手几乎不会落子之处（红点），而此局最终也以李世石的溃败告终。

AI能为眼科带来什么？/AI会代替医生吗？

首先AI可以大大减轻医疗压力。比如对于糖尿病视网膜病变，由于患病人群的庞大，眼科医生资源远远不够，但AI能却早期、低成本的筛查出病变，在基层水平降低。

其次，目前的形势是：AI还不能代替临床医生。但AI的发展绝对会为医学带来进步。AI的趋势不是淘汰医生，而是一种对医生的极大辅助。

最后，AI在眼科的应用也绝对不止这么简单。我们可能会在未来看到AI以各种形式帮助人类，辅助眼科医生的工作。举个小例子，比如我们再将AI与便携式手机结合在一起又会发生什么呢？Remidio公司目前生产分辨率极高的手机眼底照相模块（图3），可与智能手机相连，得到清晰的眼底照片。如果与AI结合，我们将得到一位随时可以提供服务的“眼科医生”！这样，普通人也可以早期、方便的得知自己是否患有疾病，而早期去专业医生那里就诊，避免了医疗资源的浪费。