盡管人工智能通過分析醫學圖像在檢測眼部疾病和問題方面發揮著重要作用，但Google和一組英國醫生已經推出了一種新系統，該系統可以檢測出將來可能導致某些人失明的體征。這項新發明于周一在《自然》雜志上發表。

通過預測哪些患者具有共同的病情最有可能失明，這是一個重大的飛躍。這項新技術旨在預測與年齡相關的黃斑患者的總視力喪失的迫在眉睫的風險，這是發達最常見的失明原因。該論文稱，在確定哪些患者最有可能雙眼失明的情況下，該計算機的性能優于大多數眼科專家。

根據《金融時報》的報道，Google的深度學習研究涉及用于診斷糖尿病性視網膜病變(DR)的大量視網膜圖像數據集，該疾病與糖尿病相關的病理學導致不可逆轉的失明，顯示了人工智能(AI)在醫療保健領域的變革能力。

在2016年，這家科技巨頭宣布了其深度學習算法，該算法已使用128,000張圖像的數據集進行了訓練，每張圖像均由3-7位專家眼科醫生從54位專家小組中進行了審查，以準確解釋潛在癥狀(微動脈瘤，出血，眼底圖像(眼睛的特定成像類型)中的硬性滲出液等，并檢測出可參考的DR。

考慮到病理學影響了7000萬糖尿病患者中的18%，并且在全球范圍內有4.15億糖尿病患者，如今是致盲性增長最快的原因，Google的算法極大地改善了醫生篩查DR的前景，而且其篩查數量比在無助的情況下可能發生。對于那些資源和醫療基礎設施緊張的來說，這確實是一個麻煩，因為早期診斷可以預防/延緩失明的發作。

該算法的性能已通過12,000張圖像進行了測試，專家眼科醫生的多數意見都來自Google的54張圖片庫中，每張圖像均被設置為參考標準。專家組成員的選擇是基于高度準確的診斷依據。就敏感性和特異性矩陣的組合而言，該算法在診斷疾病及其嚴重程度方面的性能為0.95(可能的最高評分為1)，略高于參與測試的眼科醫生的中位數0.91。此后，Google一直在與視網膜專家合作，以建立更加強大的參考標準，包括專注于3D視網膜圖像。它正在的Sankara Nethralaya和Aravind眼科醫院進行AI輔助糖尿病性視網膜病變篩查的現場試驗。

此外，該公司的研究表明，它的算法能夠幫助醫生發現原本會錯過的病例。《自然》報道，該公司的研究人員發現，這種算法與醫生的技能相輔相成，而不是一個人或一個醫生的情況下，記錄了最高的準確性，這使這種機器與人之間的協作更加令人興奮。