英国研究团队开发自主学习型AI
“生成式AI方法在少量分类数据下表现出色”
一种能够通过观察眼部视网膜变化，不仅用于眼科检查，还能以更低成本、更高准确度检测心脏疾病、帕金森病等重大疾病的人工智能（AI）已经被开发出来。
13日（当地时间），英国伦敦大学学院研究团队在国际学术期刊《自然》（Nature）上发表论文，公布了这一研究结果。此前也存在利用视网膜照片判读疾病的工具，但该团队开发的名为“RET Found”的人工智能采用了自监督学习（self-supervised learning）方式，这一点颇具特色。也就是说，人类无需再对用于训练人工智能的多达160万张视网膜图像的分析资料逐一标注、分类为正常或异常。这一过程在时间和成本上都极为巨大。研究团队采用了与训练类似ChatGPT等大型语言模型（Large Language Model, LLM）相似的方法，开发出了一种可以大幅节省时间和费用的人工智能。
ChatGPT或大型语言模型等，会利用人类已生成的大量既有文本，在前文语境的基础上预测下一个词。研究团队开发的这款人工智能也是类似原理：利用大量既有视网膜照片，来预测新增视网膜图像中的变化反映了怎样的身体状态。
该团队开发的人工智能，即便只通过少量已分类数据进行学习，也表现出比其他人工智能更高的性能。例如，仅用100名帕金森病患者的视网膜图像与100名健康人的视网膜图像数据进行学习，却通过其特有的生成式人工智能预测方式，使判读准确度反而更高。以糖尿病视网膜病变为例，其预测准确度达到0.822～0.943（越接近1越准确），远高于既有人工智能模型。对心肌梗死、心力衰竭、中风以及帕金森病等的预测也相对准确。
人类视网膜被视为窥见健康状况的一扇“窗口”，因为它是人体唯一可以直接观察由极细小血管构成的毛细血管网的部位。研究团队成员、英国伦敦穆尔菲尔德眼科医院眼科医生Pierce Keane表示：“如果存在如高血压这类可能影响全身所有血管的全身性心血管疾病，就可以通过视网膜图像直接确认。”视网膜同时也是与大脑相连的中枢神经系统末梢。也就是说，只要仔细观察视网膜的状态，就能判断脑神经组织是否健康。
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