未来眼科医院坐诊的替代品

　　据报道，谷歌当地时间周二表示，它已经训练了一款深度学习算法，能帮助发现糖尿病患者视网膜病变的迹象。其工作原理与眼科专家通过检查眼底发现病变迹象相似。

　　谷歌与印度和美国的一个医生团队合作，创建了一个由12.8万张图片组成的数据库，并利用该数据库训练一个深度神经网络发现糖尿病视网膜病变。相关研究当地时间周二发表在《美国医学协会杂志》上。

　　谷歌称，未来这一算法有助于患者更快地得到医生诊治，算法尚需进一步优化，才能进入大规模推广阶段。

　　彭丽丽（Lily Peng，音译）博士在博文中称，“自动化、高精度筛选方法，有可能帮助医生评估更多病人，让有需要的患者更迅速地接受专家诊疗。我们希望这项研究，将成为证明机器学习帮助解决重要医疗问题的众多实例之一。

　　据美国国立卫生研究院称，糖尿病视网膜病变让糖尿病患者更加痛苦，会致盲。它影响视网膜中的血管，是糖尿病患者视力丧失的最常见原因。

　　这并非谷歌首次涉足眼科领域。2014年，谷歌与瑞士制药公司诺华联合开发智能隐形眼镜。

　　其中谷歌人工智能（AI）部门DeepMind通过谷歌最新机械学习算法，研发出“DNC”（differentiable neural computer，可微分神经计算机），即使没有先验知识，DNC也可以解决小型问题。比如在地铁站点之间规划最佳路线，或者搞清家谱关系等。

　　据研究分析称，神经网络是一个互联的系统，它模仿生物神经网络运行，比如大脑。在最近取得的AI进步中，神经网络扮演了关键角色。神经网络可以推断模式，例如，它可以在数字助手（Google Voice、Siri）中增强语音识别能力。

　　据了解，现在神经网络只能连接自有网络所包含的数据。在《Nature》中，DeepMind团队表示到在DNC的支持下，神经网络可以接入之前不相容的外部数据，比如以传统数字模式编码的文本。

　　DNC项目主管亚历克斯·格拉夫（Alex Graves）对于神经网络存在问题做出解释，他表示称神经网络的记忆受到计算本身的约束，结果导致神经网络很脆弱，很难规模化运行，基于这个问题将通过分离存储器的方式让它变得更强大，这样可以不影响处理器来达到扩充规模。