【自學就能創業】16 歲少女發明視網膜 AI 診斷模型,幫助全球 300 萬窮人免於失明!

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【我們為什麼挑選這篇文章】 「回到家後,我就自學 Java、HTML、Python、C,媽媽不得不把我從電腦前拉走,我痴迷計算機已經到了廢寢忘食的地步了 」真的很佩服女孩的學習力!她的例子是女性很棒的激勵!(責任編輯:劉庭瑋)

厲害了!因為祖父的眼疾,高中生的她竟然發明了一個人工智慧系統!

請允許營長由衷地咆哮一聲先:現在的小孩都逆天了嗎?!

繼上周 AI 科技大本營捕捉一隻野生 AI 頂級高手小哥哥 Mikel Bober-Irizar(膜拜傳送門《要火!他是頂級的 AI 高手,Kaggle 比賽的第 2 名,可氣的是他才 16 歲,長得還挺帥 》)之後,我們又發現了一位在人工智慧界天賦異稟的小姐姐,嘿,你說巧不巧,這位小姐姐也是 16 歲!真是讓人不禁聯想:16 歲,真是個適合搞事情的年齡呀!

今天介紹的這位小姐姐, 因為自己祖父的眼疾而搞出了一套能夠診斷眼視網膜病變的 AI 系統 ;因為發現學習計算機的女孩子少,就發起了一個「計算聯盟」;同時她還會彈鋼琴、運營非營利組織、管理學校的生物訊息學社團…… 簡直行動力爆棚啊有木有!哎呀不說了,營長心塞塞… 還是一起來看這個小姐姐是怎麼搞事情的吧。

小姐姐名叫 Kavya Kopparapu。2016 年 6 月,高中畢業後的那個夏天,Kavya Kopparapu 開始尋找一個可以用到她的計算機科學技能的新項目,她立刻想到了自己的祖父。

爺爺病重的啟發

Kavya Kopparapu 的祖父生活在印度東海岸的一個小城市。2013 年,他開始出現糖尿病視網膜病變的症狀——糖尿病併發症會損害視網膜血管並導致失明 。雖然他得到了治療,但是在那之前視力已經惡化。即便如此,他仍是幸運的:如果疾病在早期得到診斷,通過一些藥物或者手術是可以緩解眼部損傷甚至是可以得到治癒的,但是大多數的患者沒有得到治療。

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糖尿病併發症會損害視網膜血管

「缺乏診斷是最大的挑戰,」Kavya Kopparapu 說道,「印度有將醫生派遣到鄉村和貧民區的項目,但是那裡有非常多的病人,醫生卻只有那麼點兒。」如果有一種便宜且簡單的方式,可以讓當地的臨床醫生找到新病例並把他們送到醫院中,會是怎樣的情況呢?

這樣的想法對小姐姐一擊即中。

於是,Eyeagnosis 便誕生了。

Eyeagnosis

Eyeagnosis 是一款智能手機應用,再加上 3D 列印鏡頭,它試圖改變診斷程序——將需要一個數千美元的視網膜成像儀、耗時兩個小時的測試變為手機快速拍照。

聽起來好牛逼的樣子,你肯定想不到它的研發團隊只是一群孩子!

Kavya Kopparapu 和她的團隊,這個團隊裡有她 15 歲的弟弟 Neeyanth、高中同班同學 Justin Zhang,他們一同訓練了一個人工智慧系統,讓它在一堆眼睛的照片中辨認出有糖尿病視網膜病變跡象的那一些,並提供初步的診斷。上個月,她在紐約的 O』Reill 人工智慧大會上展示了這個系統。(營長會在後面會給大家詳細分析裡面用到的技術)

對,同樣是千里馬,必然會有伯樂相識!大會上的展示當然不是走過場,小姐姐團隊研發的這個系統得到了大佬的青睞。

「這個設備非常理想,它使得篩選更加高效,適用於更廣泛的人群,」國立衛生研究院(NIH)的視覺疾病專家 J. Fielding Hejtmancik 說。

其他的研究機構,包括 Google 和 Peek Vision,最近也發佈了相似的系統,但是 Hejtmancik 對這些學生的創造力印象深刻,「相對於那些有著高學位的研究者來說, 這些孩子以一種更便宜且更簡單的方式將事情組織了起來 !」

她的學習態度

可她明明一個高中生,而且還是一個女生(請不要說我性別歧視,畢竟人工智慧界本就很少看見女性的身影嘛),怎麼會有這麼先進的想法和技術技能?俗話說的好,牛逼人物必然有著牛逼的經歷。各位且看小姐姐的成長歷程。

Kopparapu 一直都有一個科學的頭腦。她在弗吉尼亞州的 Herndon 長大,和弟弟建立了 K』nex 創作,他們一起看 MythBusters 和 Cosmos,在早餐時間一起讀 Scientific American。但是直到她參加了一個編程講習班才對計算機深深著迷,那個講習班是由國家婦女與訊息技術中心主辦的。「回到家後,我就自學 Java、HTML、Python、C,媽媽不得不把我從電腦前拉走,我痴迷計算機已經到了廢寢忘食的地步了 」她說。

嗯,又是一個會「自學」的勤奮小少年!

在高中,她學習有關計算機科學的課程,還有計算機視覺、人工智慧。但是讓她困惑的是,她意識到每個班上,包括她在內,只有很少的幾個女生。為瞭解決這個問題,她創辦了一個組織,讓女孩也來學習計算機科學。她說:「我不認為問題在於女孩們缺少激情,更多的是她們認為自己不適合學習計算機。」她發起了「女子計算聯盟」,得到了亞馬遜網路服務公司和哈維·泥德學院校長的贊助。現在,這個聯盟為貧困兒童講習編碼。

Kopparapu 管理著學校的生物訊息學社團,組織了一個學術研討會,彈鋼琴,還運營著一個非盈利組織——她擔心如何處理自己所有的業餘時間。

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為小姐姐點讚,不僅行動力滿分,而且關心女性和貧困兒童,超級有愛!所以,這麼有愛還厲害的小姐姐,她的發明必然是大有用處的。

進擊的 Eyeagnosis

最近,Eyeagnosis 開始提供服務了。

Kopparapu 搜索了很多訊息,還給眼科醫師、病理學家、生物化學家、流行病學家、神經系統科學家、物理學家,還有機器學習的專家發了很多郵件,她構思了一個計劃。

首先,她的團隊致力於疾病診斷的 AI,他們選擇的是大家熟知的卷積神經網路 (CNN) 的機器學習架構。神經網路是人工智慧近期爆發的後遺症,包括語音識別、機器翻譯和圖像字幕的進步。他們通過解析大量數據(數百萬張貓的照片)並尋找相似性模式來獲得這些技能。

CNN 特別擅長對圖像進行分類,所以設計類似於大腦的視覺系統並不是巧合。訊息通過稱為節點的「神經元」的分層;在每一層,網路識別更多的抽象特徵:像素變成邊緣,變成形狀,成為對象。「有趣的是,我們正在使用一種基於視網膜系統如何診斷視網膜疾病的系統,」Kopparapu 說。

沒有重新構建一個網路,她選擇了由微軟研究人員研發的 ResNet-50 現成模式。但為了使系統能夠識別眼睛疾病,她需要訓練數據。

她選擇的是 NIH 的 EyeGene 數據庫,那裡有 34000 張視網膜掃描圖。這些圖像有許多是在各種條件下用不同類型的相機拍攝的,非常模糊或曝光不良。「但實際上這是一件好事,」Kopporapu 說。「它非常類似於使用智能手機的現實環境。」

小姐姐計劃中理論部分算是完成了,接下來就是應用。

到 2016 年 8 月,她的團隊訓練 ResNet-50,以人類病理學家的準確性發現糖尿病視網膜病變。到十月份,她 已經與孟買的 Aditya Jyot 眼科醫院達成一致,在該醫院測試 Eyeagnosis 應用程序。 該應用程序不僅能夠檢測疾病,還可以標亮圖像中的血管和微動脈瘤 ,即,將一種螢光染料注射入患者的血液。「我們試圖讓眼科醫生盡可能輕鬆地查看所有信息,並說『這是我的最終診斷』。」

11 月,她將她的第一個 3D 列印原型系統的鏡頭運送到醫院。當安裝到智能手機上時,鏡頭會將手機的漫反射中心閃光燈聚焦,以便能夠最佳地照亮視網膜。完整的 Eyeagnosis 系統已經在醫院的五名患者身上進行了試驗,並在每種情況下進行了準確的診斷。 

鼓掌撒花,小姐姐的發明算是取得了初步勝利!不過,未來還存在一些考驗。

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未來可能障礙

NIH 的專家 Hejtmancik 指出,Eyeagnosis 在臨床應用上還有很長的路要走。「她需要的是很多臨床數據,這些數據需要能夠說明 Eyeagnosis 在各種情況下都是可靠的 :在眼科醫院、在農村、以及在印度邊遠地區的診所里」他說。

儘管如此,Hejtmancik 認為該系統具有現實的商業潛力。他說,唯一的問題是,它是如此便宜,以至於大公司可能看不到其中利潤的潛力。但是,在他看來,這種負擔能力正是人們想要的醫療服務。

Kavya Kopparapu 的心裡一直銘記著這樣一些數據 : 世界上有 4.15 億的心臟病患者,其中 1/3 會發展為視網膜病變,一半的人得不到確診。病症非常嚴重的群體中有一半的人將在五年後失明。其中大多數人非常貧困。

就像她說的,為什麼會有這麼龐大的數字—— 最大的挑戰在於缺乏診斷 。營長想,如果 Eyeagnosis 真正經受住臨床上的考驗,這些數據將會發生非常大的變化吧——Eyeagnosis 會讓越來越多的深受視網膜病症折磨的人們更快地得到診斷,盡快接受治療。

那麼,就讓我們一起期待未來小姐姐帶著她的 Eyeagnosis 大顯身手吧! 

(本文經合作夥伴 36  授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈16 歲天才女孩發明眼疾診斷 AI 模型,比 Google 模型更簡便!〉。)

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