Google Deep Mind曾以Alpha Go戰勝了人類圍棋冠軍，如今，它又開始進軍醫療領域了。據報道，Deep Mind與NHS（英國國家醫療服務體系）再次合作，同Moorfields眼科醫院一起開發辨識視覺疾病的機器學習系統。通過一張眼部掃描圖，該系統能夠辨識出視覺疾病的早期癥狀，達到提前預防視覺疾病的目的。
　　這是Deep Mind與NHS的第二次合作。在此之前，Deep Mind曾與倫敦北部的皇家自由醫院合作，用智能手機監控病人的腎功能。Deep Mind聯合創始人Mustafa Suleyman說，這次合作是公司首次進行純粹的醫學研究。同時，這也是公司首次把機器學習應用于醫療項目。
　　這項研究的核心部分是分享100萬張眼部掃描圖，Deep Mind的研究員將用來訓練一個機器學習系統，更好地辨識出視覺疾病的早期癥狀。
　　“這次研究是非常重要的，特別是糖尿病視網膜病的診斷。如果你有糖尿病，那么，你變盲的機率會增加25倍。如果我們能夠檢測出這種狀況，并且盡快展開治療，那么，98%的嚴重視覺喪失都可能被避免。”Suleyman表示說。
　　Moorfields與Deep Mind的合作要歸功于該醫院的咨詢眼科專家Pearse Keane。在Deep Mind的官方網站上，Pearse Keane探討了如何做好眼部掃描圖的分析，隨后，他與Suleyman取得了聯系，啟動了這個合作項目。

　　Deep Mind與NHS的上次合作曾導致人們對隱私的擔憂。相對來說，此次合作的爭議會小一些，因為分享的信息都是匿名的。“這意味著，從這些掃描圖像中無法辨識出任何的病人。同時，這些掃描圖屬于歷史了，就是說，我們的研究結果能用來改善未來的醫療，但不會影響到現在病人接受的護理。當研究中使用了這樣的數據，即研究人員無法辨識個體病人的匿名數據，那么，病人的明確許可就不再是必要的了。”
　　Moorfields眼科疾病研究中心的主管Peng Tee Khaw說，此次合作得以進行的關鍵在于，精確的眼部掃描圖正在快速地增多。“這些掃描圖的精細程度是不可思議的，比其它身體部位的掃描圖更為精細：我們能夠看到非常微觀的層面，問題在于，我們如何處理如此大量的數據。”
　　“要跟蹤一個病人的歷史，我需要用上畢生的經驗，而預測病人的未來時，他們要依賴于我的經驗。如果我們能夠使用機器輔助的深度學習，我們就能更加出色地完成工作，因為我將有1萬次人生經驗。”