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　　一個國際研究團隊22日在美國《細胞》雜志上發表的封面文章指出，他們開發出一種新型人工智能技術，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療中心和美國加利福尼亞大學圣迭戈分校等機構的研究人員使用僚于人工智能技術的卷積神經網絡來學習超過20萬張眼部光學相干斷層掃描圖，并采用“遷移學習”技術，讓計算機學會將已獲得的知識用于解決其他相關問題。卷積神經網絡是一種計算機深度學習的結構，是當前語音分析和圖像識別領域的研究熱點。

　　例如，研究人員使人工智能神經網絡學習了識別視網膜、角膜或視神經等眼睛解剖結構后，可在檢查全眼圖像時更快速有效地進行識別和評估。此外，與傳統方法相比，這種新技術可以使用更小的數據集實現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膜病。研究人員稱，如能早期發現，這兩種眼病都是可以治療的。結果顯示，新技術可以在30秒內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現人工智能如何思考的“遮擋測試”，對圖像的數百塊區域逐一進行遮擋，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診斷最重要的病灶區域。

　　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生了什么。通過‘遮擋測試’，可以發現計算機在圖像中得出診斷結果的位置，增加我們對診斷結果的信任。”

　　來源：生物谷

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