本文摘要：一个国际研究团队22日在美国《细胞》杂志上公开发表的封面文章认为，他们研发出有一种新型人工智能技术，可用作筛查少见的致盲眼部疾病，有助减缓疾病诊断。中国广州市妇女儿童医疗中心和美国加利福尼亚大学圣迭戈分校等机构的研究人员用于基于人工智能技术的卷积神经网络来自学多达20万张眼部光学相干性断层扫描图，并使用“迁入自学”技术，让计算机学会将已取得的科学知识用作解决问题其他涉及问题。 卷积神经网络是一种计算机深度自学的结构，是当前语音分析和图像识别领域的研究热点。

一个国际研究团队22日在美国《细胞》杂志上公开发表的封面文章认为，他们研发出有一种新型人工智能技术，可用作筛查少见的致盲眼部疾病，有助减缓疾病诊断。中国广州市妇女儿童医疗中心和美国加利福尼亚大学圣迭戈分校等机构的研究人员用于基于人工智能技术的卷积神经网络来自学多达20万张眼部光学相干性断层扫描图，并使用“迁入自学”技术，让计算机学会将已取得的科学知识用作解决问题其他涉及问题。

卷积神经网络是一种计算机深度自学的结构，是当前语音分析和图像识别领域的研究热点。例如，研究人员使人工智能神经网络自学了辨识视网膜、角膜或视神经等眼睛解剖学结构后，可在检查全眼图像时更加较慢有效地展开辨识和评估。

此外，与传统方法比起，这种新技术可以用于更加小的数据集构建更加高效的学习效果。研究集中于在两种不可逆的少见致盲性眼病：黄斑变性和糖尿病性视网膜病。

研究人员称之为，如能早期找到，这两种眼病都是可以化疗的。结果显示，新技术可以在30秒内辨别检查者否必须化疗，准确度多达95％。

研究人员还积极开展了目的找到人工智能如何思维的“遮盖测试”，对图像的数百块区域一一展开遮盖，评测准确度否受到影响，从而辨识出有每幅图像中令计算机作出涉及临床最重要的病灶区域。研究负责人张康教授对新华社记者说道：“机器学习就像一个黑盒子，我们一般来说无法精确告诉究竟再次发生了什么。

通过‘遮盖测试’，可以找到计算机在图像中得出结论临床结果的方位，减少我们对临床结果的信任。

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