Alphabet公司旗下坐落于英国的人工智能事业部DeepMind研发出有一套系统，据信需要以超过94％的准确率临床多达50种有所不同的眼科疾病。该部门在科学杂志《大自然－医学》公开发表的一项研究中概述了该项目。这套系统是DeepMind与Moorfields眼科医院两年多的合作成果。

Moorfields眼科医院是一家坐落于英国本土的眼科医疗中心。作为该项目的一部分，Moorfields方面负责管理为DeepMind获取16000份电子邮件的三维眼部扫瞄图片。该部门则利用这些文件训练AI系统学会如何找到有所不同疾病的明确征兆。

其软件利用两套有所不同的神经网络展开分析：其中一套处置眼部扫瞄图片以找到问题，另一套负责管理将这些找到转化成为临床结论并辨别否不存在现有引荐化疗建议。DeepMind方面利用1000份未在训练中用于的扫瞄资料对该系统的临床准确性作出了测试。

根据其众说纷纭，这款软件最后构建了94％的临床准确率，其间经常出现了两次定位错误但没再次发生任何漏报状况。虽然这样的结果本身或许无法令人几乎失望，但DeepMind方面认为，这样的展现出早已顺利打破另外八位某种程度参与扫瞄图片评估的人类眼科医疗专家。

DeepMind的最终目标是在眼科化疗市场需求越发加剧的当下顺利延长医疗时间。随着人口老龄化等因素的减少，英国的眼科转诊亲率在2007年到2017年之间快速增长了37％。这样的趋势早已造成病患等待时间缩短，并有可能使得部分患者面对身体健康风险。

DeepMind牵头创始人兼任应用于AI负责人MustafaSuleyman在一篇博文中写到，“对这些扫瞄图片展开分析所必须的时间，再行再加医疗卫生专业人员日常必须处置的扫瞄资料总量（单在Moorfields中心，每天必须检查的图片就多达1000份），有可能造成扫瞄与化疗之间经常出现宽时间延迟——这意味著病患有可能得到应急护理。我们研发的系统目的解决问题这一挑战。

”该部门回应，这款软件不仅需要临床疾病，还可以根据患者病情的相当严重程度对其展开优先级排序。话虽如此，DeepMind方面并不想借以完全代替人类医生。他们回应，这套系统作为两套独立国家的神经网络展开构建，而其临床背后的思维将供医疗专业人员展开先前检验。Suleyman写到，“这项功能至关重要，因为眼科化疗专业人员仍然在要求患者所不应拒绝接受的护理与化疗类型方面充分发挥关键作用。

他们对技术展开细心审查并明确提出建议，将沦为该系统全面落地的关键性前提。”DeepMind与Moorfields眼科医院计划于2019年开始对该系统展开临床试验。作为协议中的组成部分，DeepMind方面将在各英国医院及社区医院中邮购形式在未来5到30年当中获取该项技术。DeepMind方面还在探寻其它扎根医疗领域应用于人工智能技术的方法。

今年早些时候，其与美国退伍军人事务部合作创建起一套系统，目的更佳地检测患者的急性肾操作者。另外，旋即之前另一家取名为Verily的Alphabet子公司也发布一种利用眼部扫瞄辨别患者心脏疾病的方法。

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