人工智慧應用廣　糖尿病視網模病變篩檢有望

Google、Apple及Facebook等科技公司，近年來，利用人工智慧深度學習分析民眾在網路上搜尋的行為，像是喜歡去哪裡旅遊、最喜歡的食物，以及誰可能是潛在的好友；若應用在醫療方面，則可找出罹患特定疾病的高危險族群，以及是否需要接受治療。

糖尿病視網膜病變　全世界視力喪失主因

據統計，全美40歲以上民眾，至少有500萬人患有糖尿病視網膜病變，檢查費用高達3200萬美元。糖尿病視網膜病變是美國與全世界視力喪失的主因，但為何沒有實施糖尿病視網膜病變篩檢呢？ 

人工智慧深度學習　開發眼疾診斷軟體

研究者透過人工智慧深度學習，利用將近13萬張影像，開發出一套糖尿病視網膜病變診斷軟體，此軟體高達87-90％的敏感性及98％的特異性，最後只找到「中度至重度的糖尿病視網膜病變」；但卻沒有最需要緊急轉診、給予治療的「危及視力之糖尿病視網膜病變」相關資料，研究刊登於《美國醫學會期刊》（JAMA）。

人工智慧深度學習　面臨四大挑戰

研究者提出，人工智慧深度學習在眼疾中面臨四大挑戰。第一，此軟體未能偵測其他重大的眼疾，例如青光眼與高齡所致的肌肉萎縮；第二，軟體演算法提出可能鑑別診斷需要加入糖尿病視網膜病變盛行率的考量；第三，此軟體如何媒合到現行的醫療體系；第四，病患與醫事人員對人工智慧深度學習系統是否信任。

人工智慧深度學習　開啟未來醫療可能性

研究者認為，讓病患與醫師了解人工智慧如何運作，才願意採用此套新穎的診斷系統，透過人工智慧深度學習，開啟了未來醫療的無限可能性。

名詞解釋：

1.人工智慧：是具認知能力的機器，該機器可以模擬人類的認知功能，像是「學習」與「問題解決」的能力。人工智慧的認知功能被分為幾項能力：演繹、推理、解決問題、規劃、學習、語言處理、運動與控制、知覺，甚至還有社交，有些更能展現出創造力。

2.深度學習：是機器學習中一種基於對資料進行表征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。（資料來自維基百科，百科內容以 CC BY-SA 3.0授權）

參考資料、文獻來源：

1.翻譯人員：國立成功大學醫學院公共衛生研究所研究生吳懷玨

2.參考文獻：Wong, T.Y., Bressler, N.M. Artificial Intelligence with Deep Learning Technology Looks Into Diabetic Retinopathy Screening. JAMA. 2016; 316(22): 2366-2367.

3.參考文獻：Gulshan V., Peng L., Coram M., et al. Development and Validation of A Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs. JAMA. 2016; 316(22): 2402-2410.

4.參考文獻：Walton O.B. 4th, Garoon R.B., Weng C.Y., et al. Evaluation of Automated Teleretinal Screening Program for Diabetic Retinopathy. JAMA ophthalmology. 2016; 134(2): 204-9.

5.資料出處：科技部補助｢新媒體科普傳播實作計畫｣執行團隊、科技大觀園

6.《新媒體科普傳播實作計畫》（計畫編號MOST105-2515-S-006-008）補助產出