DeepMind анонсировала продукт, который планирует выпустить в качестве первого медицинского продукта Alphabets, материнской компании Google. Этот продукт предназначен для диагностики заболеваний, которые возникают в глазах. В настоящее время он способен выявлять ряд заболеваний, включая глаукому, дегенерацию желтого пятна и диабетическую ретинопатию. Преимущество этого продукта заключается в обеспечении раннего обнаружения для тех, у кого может не быть времени, денег или ресурсов для обычных визитов к своему окулисту, а также освобождает врачей, чтобы они могли больше сосредоточиться на лечении, передавая некоторые диагностические возможности этому врачу. Продукт DeepMind. Кроме того, специалисты могли бы сосредоточить внимание и определить приоритеты тех, кто больше всего нуждается в помощи из-за тяжести их заболевания.

Благодаря партнерству с глазными больницами DeepMind смогла обучить свою модель более точному прогнозированию заболеваний, чем ведущие специалисты. Чтобы делать прогнозы, продукт использует два разных типа нейронных сетей, соединенных вместе. Одна сеть является сетью сегментации. Этот тип сети присваивает каждому пикселю изображения класс объектов, чтобы понимать изображение на уровне пикселей. В отличие от классификации, это позволяет делать прогнозы на основе плотных пикселей. Эта нейронная сеть используется для анализа ОКТ-сканов (3D-изображений задней части глаза) с целью картирования частей глаза и признаков заболеваний на изображениях. Вторая сеть представляет собой классификационную сеть, которая использует карту из предыдущей сети для представления диагнозов и рекомендаций с процентом достоверности. С помощью этого метода клиницисты могут увидеть методологию диагностики с использованием первой нейронной сети.

Эта технология может означать радикальные изменения в ранней диагностике и лечении глазных заболеваний, чтобы ограничить их последствия. Однако следует отметить, что это не замена работе медицинских работников, а скорее вспомогательный инструмент. Кроме того, продукты такого рода имеют этические последствия, включая конфиденциальность пациентов. Это связано с методом получения обучающих данных для модели. DeepMind, к сожалению, в прошлом получал обучающие данные для других продуктов методами, нарушающими права пациентов, которые не были проинформированы о том, что их данные будут использоваться для выбранных целей тестирования.

Чтобы узнать больше об этом продукте, вы можете просмотреть блог DeepMinds: Прогнозирование заболеваний глаз с помощью глазной больницы Мурфилдс.