Pozwól sztucznej inteligencji zajrzeć Ci głęboko w oczy. To potrwa mniej niż sekundę i może zdiagnozować problemy ze zdrowiem, a nawet uratować życie. System, który to potrafi, rozwija chiński startup Airdoc we współpracy z Microsoft Azure. Pobiera on fotografie siatkówki każdej gałki ocznej i na ich podstawie poszukuje objawów dziesiątek chronicznych chorób i dolegliwości, takich jak cukrzyca, nadciśnienie, miażdżyca, choroba nerwu wzrokowego, krótkowzroczność, zwyrodnienie plamki związane z wiekiem i wiele innych.
Badanie jest bezbolesne, tanie i automatyczne. Rozpoznawanie oznak chorób na obrazach siatkówki jest szybsze i dokładniejsze niż w przypadku konwencjonalnych badań lekarskich. Używamy algorytmu w chmurze, aby ratować życie ludzi, którzy nawet nie wiedzą, że mają poważne problemy medyczne - mówi Ray Zhang, założyciel Airdoc. Startup działa od czterech lat. Jego zespół zebrał dane z tysięcy skanów siatkówki i stworzył algorytm. Lekarze od dawna badają siatkówkę oka nie tylko po to, by ocenić stan zdrowia oczu, ale także szukając objawów schorzeń, związanych z całym ciałem. Algorytm ten działa podobnie jak lekarze - dzięki możliwościom, jakie na platformie Microsoft Azure daje machine learning, algorytm nauczył się rozpoznawać nawet drobne oznaki choroby, takie jak plamki, przebarwienia, zdeformowane naczynia krwionośne i inne nieprawidłowości.
Stwierdziliśmy, że Microsoft ma najbardziej zaawansowaną infrastrukturę chmury, aby to robić - powiedział Zhang. Blisko współpracujemy z zespołem machine learningu w Microsoft. Trenowanie modeli deep learningowych na platformie Azure jest bardzo łatwe. Azure zapewnia ponadto ochronę danych pacjentów. No dobrze, a jak to wygląda w praktyce? Zhang w swoim biurze w Pekinie demonstruje punkt końcowy tego systemu. Jest to niewielkie urządzenie biurkowe, przypominające skaner, wykorzystywany przez optometrystów do rutynowego badania oczu. Siedzimy przy stole, przyciskamy brodę i czoło do specjalnych podkładek i patrzymy do przodu. Teraz zaczyna się praca algorytmu. Precyzyjnie dopasowuje on kąt nachylenia głowy, aż zielony krzyżyk znajdzie się bezpośrednio w widoku prawego oka. Następuje błysk białego światła, który jest jasny, ale nie wywołuje dyskomfortu. Badanie jest następnie powtarzane dla lewego oka.
Maszyna wysyła wysokiej rozdzielczości zdjęcia do chmury, która potrzebuje 20-30 milisekund (tyle, co mrugnięcie oka), aby je przeanalizować. Po chwili niezwykle szczegółowy pulpit diagnostyczny trafia na naszego smartfona. Pokazuje on w trójstopniowej skali prawdopodobieństwo zachorowania na długą listę przypadłości. Jeśli zauważono problem, pacjent jest zachęcany do skorzystania z profesjonalnej pomocy. Na chwilę obecną Airdoc rozpoznaje 30 chorób, ale dzięki machine learningowi lista wkrótce zostanie powiększona do 50, a docelowo do ponad 200 pozycji. Szef startupu uważa, że dzięki tak szybkiej diagnozie lekarze mogą zaoszczędzić wiele czasu i bardziej priorytetowo potraktować pacjentów z poważniejszymi problemami. Airdoc poszukuje tymczasem sposobów na zwiększenie zasięgu, także za granicą. Na razie jedna z wiodących sieci optyków w Chinach zainstalowała urządzenia Airdoc w 200 sklepach. W ciągu następnych 3 latach ich liczba może wzrosnąć sześciokrotnie.
Zhang nazywa swój system gamechangerem, ponieważ może działać na skalę dotąd niespotykaną. W samych Chinach z 1,3-miliardową populacją jest tylko 1100 lekarzy, wykwalifikowanych do analizy zdjęć siatkówki. Wyzwanie jest więc spore. Airdoc przeskanował już do tej pory ponad 1,12 mln ludzi - głównie w Chinach, ale też w USA, Indiach, Wielkiej Brytanii i części Afryki.
341f31d.png)