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GoogleDeepMind曾以AlphaGo战胜了人类棋士冠军，如今，它又开始进占医疗领域了。据报导，DeepMind与NHS（英国国家医疗服务体系）再度合作，同Moorfields眼科医院一起研发识别视觉疾病的机器学习系统。通过一张眼部扫瞄图，该系统需要识别出有视觉疾病的早期症状，超过提早防治视觉疾病的目的。

　　这是DeepMind与NHS的第二次合作。在此之前，DeepMind曾与伦敦北部的皇家权利医院合作，用智能手机监控病人的肾功能。DeepMind牵头创始人MustafaSuleyman说道，这次合作是公司首次展开纯粹的医学研究。

同时，这也是公司首次把机器学习应用于医疗项目。　　这项研究的核心部分是共享100万张眼部扫瞄图，DeepMind的研究员将用来训练一个机器学习系统，更佳地识别出有视觉疾病的早期症状。　　这次研究是十分最重要的，尤其是糖尿病视网膜病的临床。

如果你有糖尿病，那么，你变盲的机率不会减少25倍。如果我们需要检测出有这种状况，并且尽早进行化疗，那么，98%的相当严重视觉失去都有可能被防止。

Suleyman回应说道。　　Moorfields与DeepMind的合作要得益于该医院的咨询眼科专家PearseKeane。

在DeepMind的官方网站上，PearseKeane探究了如何作好眼部扫瞄图的分析，随后，他与Suleyman获得了联系，启动了这个合作项目。　　DeepMind与NHS的上次合作曾造成人们对隐私的忧虑。

相对来说，此次合作的争议不会小一些，因为共享的信息都是电子邮件的。这意味著，从这些扫瞄图像中无法识别出有任何的病人。

同时，这些扫瞄图归属于历史了，就是说，我们的研究结果能用来提高未来的医疗，但会影响到现在病人拒绝接受的护理。当研究中用于了这样的数据，即研究人员无法识别个体病人的电子邮件数据，那么，病人的具体许可就仍然是适当的了。　　Moorfields眼科疾病研究中心的主管PengTeeKhaw说道，此次合作以求展开的关键在于，准确的眼部扫瞄图正在较慢地激增。

这些扫瞄图的细致程度是不可思议的，比其它身体部位的扫瞄图更加细致：我们需要看见十分微观的层面，问题在于，我们如何处置如此大量的数据。　　要追踪一个病人的历史，我必须用上毕生的经验，而预测病人的未来时，他们要依赖我的经验。如果我们需要用于机器辅助的深度自学，我们就能更为出众地已完成工作，因为我将有1万次人生经验。

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