Google開發深度學習 AI助醫療體系發展

人工智慧領域發展中，深度學習一直是受到注目的一環，Google研究團隊產品經理、醫學博士彭浩怡8日表示，近年來深度學習因為機器運算能力加強，再加上真實資料量越來越多，神經網路架構運算模式得以快速辨認出物件，甚至逐年提升其精準度，相信未來可以用於醫療體系上，降低癌症誤判的可能性。

彭浩怡表示，以深度學習篩選判斷糖尿病視網膜為例，在印度，有45%患者在診斷前飽受失明、視力減損的折磨，因此團隊利用深度神經網路技術，透過建立標籤工具，並與54名眼科醫生合作，針對13萬眼底影像進行88萬次診斷，其糖尿病視網膜判讀機制已經接近醫生的判斷結果。

彭浩怡也指出，深度學習技術也可以協助判讀癌症活體組織切片，根據數據顯示，每12人的乳癌切片中，就有1人可能被誤診，前列腺癌則每7人就會有1人被誤診，這是因為活體組織的切片上有太多資訊，誤診的可能性必然會增加。

彭浩怡進一步表示，深度神經網路技術可以在腫瘤定位準確度（FROC）達到0.89，病理學家的FROC分數則是0.73（沒有時間限制）；在判讀癌症上，該模組有92%的敏感度，但其中有8個是假陽性判讀，病理學家有73％敏感度，0個偽陽性結果。這代表病理學家若與深度學習技術合作，將能夠提高病理學切片的準確度，降低誤判的可能性。

彭浩怡認為，未來深度學習與醫療體系的發展，首先要進入臨床驗證，同時與醫療團隊建立信任感，讓醫生願意與深度學習合作，隨後建立工作流程跟使用者介面設計，讓新的技術幫助醫生，而不是造成更多的困擾，「不過機器學習輔助醫療儀器還在前期研究，預估還要5年才能夠真正開發出來」。