【大纪元2017年08月08日讯】（大纪元记者陈懿胜台北报导）人工智慧领域发展中，深度学习一直是受到注目的一环，Google研究团队产品经理、医学博士彭浩怡8日表示，近年来深度学习因为机器运算能力加强，再加上真实资料量越来越多，神经网路架构运算模式得以快速辨认出物件，甚至逐年提升其精准度，相信未来可以用于医疗体系上，降低癌症误判的可能性。
彭浩怡表示，以深度学习筛选判断糖尿病视网膜为例，在印度，有45%患者在诊断前饱受失明、视力减损的折磨，因此团队利用深度神经网路技术，透过建立标签工具，并与54名眼科医生合作，针对13万眼底影像进行88万次诊断，其糖尿病视网膜判读机制已经接近医生的判断结果。
彭浩怡也指出，深度学习技术也可以协助判读癌症活体组织切片，根据数据显示，每12人的乳癌切片中，就有1人可能被误诊，前列腺癌则每7人就会有1人被误诊，这是因为活体组织的切片上有太多资讯，误诊的可能性必然会增加。
彭浩怡进一步表示，深度神经网路技术可以在肿瘤定位准确度（FROC）达到0.89，病理学家的FROC分数则是0.73（没有时间限制）；在判读癌症上，该模组有92%的敏感度，但其中有8个是假阳性判读，病理学家有73％敏感度，0个伪阳性结果。这代表病理学家若与深度学习技术合作，将能够提高病理学切片的准确度，降低误判的可能性。
彭浩怡认为，未来深度学习与医疗体系的发展，首先要进入临床验证，同时与医疗团队建立信任感，让医生愿意与深度学习合作，随后建立工作流程跟使用者介面设计，让新的技术帮助医生，而不是造成更多的困扰，“不过机器学习辅助医疗仪器还在前期研究，预估还要5年才能够真正开发出来”。◇
责任编辑：芸清
