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　　一個國際研究團隊22日在美國《細胞》雜志上發(fā)表的封面文章指出，他們開發(fā)出一種新型人工智能技術(shù)，可用于篩查常見的致盲眼部疾病，有助于加快疾病診斷。

　　中國廣州市婦女兒童醫(yī)療中心和美國加利福尼亞大學圣迭戈分校等機構(gòu)的研究人員使用僚于人工智能技術(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來學習超過20萬張眼部光學相干斷層掃描圖，并采用“遷移學習”技術(shù)，讓計算機學會將已獲得的知識用于解決其他相關(guān)問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種計算機深度學習的結(jié)構(gòu)，是當前語音分析和圖像識別領(lǐng)域的研究熱點。

　　例如，研究人員使人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡學習了識別視網(wǎng)膜、角膜或視神經(jīng)等眼睛解剖結(jié)構(gòu)后，可在檢查全眼圖像時更快速有效地進行識別和評估。此外，與傳統(tǒng)方法相比，這種新技術(shù)可以使用更小的數(shù)據(jù)集實現(xiàn)更為高效的學習效果。

　　研究集中在兩種可逆的常見致盲性眼病：黃斑變性和糖尿病性視網(wǎng)膜病。研究人員稱，如能早期發(fā)現(xiàn)，這兩種眼病都是可以治療的。結(jié)果顯示，新技術(shù)可以在30秒內(nèi)判斷檢查者是否需要治療，準確度超過95％。

　　研究人員還開展了旨在發(fā)現(xiàn)人工智能如何思考的“遮擋測試”，對圖像的數(shù)百塊區(qū)域逐一進行遮擋，評測準確度是否受到影響，從而識別出每幅圖像中令計算機做出相關(guān)診斷最重要的病灶區(qū)域。

　　研究負責人張康教授對新華社記者說：“機器學習就像一個黑盒子，我們通常不能準確知道到底發(fā)生了什么。通過‘遮擋測試’，可以發(fā)現(xiàn)計算機在圖像中得出診斷結(jié)果的位置，增加我們對診斷結(jié)果的信任。”

　　來源：生物谷

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