Ett system med artificiell intelligens (AI), som kan rekommendera rätt remissbeslut för mer än 50 ögonsjukdomar, lika exakt som experter har utvecklats av Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust, DeepMind Health och UCL.

Den banbrytande forskningen, publicerad online av Naturmedicin , beskriver hur maskininlärningsteknik framgångsrikt har tränats på tusentals historiska avpersonifierade ögonskanningar för att identifiera kännetecken av ögonsjukdomar och rekommendera hur patienter bör remitteras till vård.

Forskare hoppas att tekniken en dag kan förändra hur proffs utför ögontester, så att de kan upptäcka tillstånd tidigare och prioritera patienter med de allvarligaste ögonsjukdomarna innan irreversibla skador uppstår.

Mer än 285 miljoner människor världen över lever med någon form av synförlust, inklusive mer än två miljoner människor i Storbritannien. Ögonsjukdomar är fortfarande en av de största orsakerna till synförlust, och många kan förebyggas med tidig upptäckt och behandling.

Dr Pearse Keane, konsult ögonläkare vid Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust och NIHR Clinician Scientist vid UCL Institute of Ophthalmology sa:"Antalet ögonskanningar vi utför växer i en takt mycket snabbare än mänskliga experter kan tolka dem. Det finns en risk för att detta kan orsaka förseningar i diagnostik och behandling av synhotande sjukdomar, vilket kan vara förödande för patienterna."

"AI-tekniken vi utvecklar är utformad för att prioritera patienter som behöver ses och behandlas akut av en läkare eller ögonläkare. Om vi ​​kan diagnostisera och behandla ögonsjukdomar tidigt, det ger oss den bästa chansen att rädda människors syn. Med ytterligare forskning kan det leda till större konsekvens och kvalitet i vården för patienter med ögonproblem i framtiden."

Studien, lanserades 2016, sammanförde ledande NHS ögonvårdspersonal och forskare från National Institute for Health Research (NIHR) och UCL med några av Storbritanniens främsta teknologer vid DeepMind för att undersöka om AI-teknik kan hjälpa till att förbättra vården av patienter med synhotande sjukdomar, såsom åldersrelaterad makuladegeneration och diabetisk ögonsjukdom.

Genom att använda två typer av neurala nätverk – matematiska system för att identifiera mönster i bilder eller data – lärde sig AI-systemet snabbt att identifiera tio särdrag hos ögonsjukdomar från mycket komplexa optisk koherenstomografi (OCT) skanningar. Systemet kunde sedan rekommendera ett remissbeslut baserat på de mest akuta tillstånden som upptäckts.

För att fastställa om AI-systemet gjorde korrekta hänvisningar, Kliniker tittade också på samma OCT-skanningar och fattade sina egna remissbeslut. Studien drog slutsatsen att AI kunde göra rätt rekommendation mer än 94 % av tiden, matchar prestanda hos expertkliniker.

AI har utvecklats med två unika funktioner som maximerar dess potentiella användning inom ögonvård. För det första, systemet kan ge information som hjälper till att förklara för ögonläkare hur det kommer fram till sina rekommendationer. Denna information inkluderar bilder av egenskaperna hos ögonsjukdomar som den har identifierat på OCT-skanningen och nivån av förtroende som systemet har för sina rekommendationer, i form av en procentsats. Denna funktion är avgörande för att hjälpa läkare att granska teknikens rekommendationer och kontrollera dess riktighet innan de bestämmer sig för vilken typ av vård och behandling en patient får.

För det andra, AI-systemet kan enkelt appliceras på olika typer av ögonskanner, inte bara den specifika modellen som den tränades på. Detta kan avsevärt öka antalet människor som drar nytta av denna teknik och framtidssäkra den, så den kan fortfarande användas även när OCT-skannrar uppgraderas eller ersätts med tiden.

Nästa steg är att forskningen går igenom kliniska prövningar för att utforska hur denna teknik kan förbättra patientvården i praktiken, och myndighetsgodkännande innan det kan användas på sjukhus och andra kliniska miljöer.

Om kliniska prövningar lyckas visa att tekniken kan användas säkert och effektivt, Moorfields kommer att kunna använda en eventuell, regulatorisk godkänd produkt gratis, på alla 30 av deras brittiska sjukhus och samhällskliniker, under en inledande period av fem år.

Arbetet som har lagts ner i detta projekt kommer också att hjälpa till att påskynda en bredare NHS-forskning under många år framöver. Till exempel, DeepMind har investerat betydande resurser för att städa, kurera och märk Moorfields avidentifierade forskningsdataset för att skapa en av de mest avancerade ögonforskningsdatabaserna i världen.

Moorfields äger denna databas som en icke-kommersiell offentlig tillgång, som redan ligger till grund för nio separata medicinska forskningsstudier. Dessutom, Moorfields kan också använda DeepMinds utbildade AI-modell för framtida icke-kommersiella forskningsinsatser, vilket skulle kunna bidra till att föra fram den medicinska forskningen ytterligare.

Mustafa Suleyman, Medgrundare och chef för tillämpad AI på DeepMind Health, sa:"Vi satte upp DeepMind Health eftersom vi tror att artificiell intelligens kan hjälpa till att lösa några av samhällets största hälsoutmaningar, som undvikbar synförlust, som påverkar miljontals människor över hela världen. Dessa otroligt spännande resultat tar oss ett steg närmare det målet och kan, i tid, förändra diagnosen, behandling och hantering av patienter med synhotande ögonsjukdomar, inte bara på Moorfields, men runt om i världen.

Professor Sir Peng Tee Khaw, chef för NIHR Biomedical Research Center vid Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust och UCL Institute of Ophthalmology sa:"Resultaten av denna banbrytande forskning med DeepMind är mycket spännande och visar den potentiella synbesparande effekten AI kan ha för patienter. Jag är i utan tvekan om att AI har en viktig roll att spela i framtidens hälso- och sjukvård, särskilt när det gäller att utbilda och hjälpa medicinsk personal så att patienter drar nytta av livsviktig behandling tidigare än vad som tidigare hade varit möjligt. Detta visar den transformativa forskning som kan utföras i Storbritannien genom att kombinera världsledande industri och NIHR/NHS sjukhus/universitetspartnerskap."

Matt Hancock, Hälso- och socialsekreterare, sa:"Detta är enormt spännande och exakt den typ av teknik som kommer att gynna NHS på lång sikt och förbättra patientvården - det är därför vi finansierar över en miljard pund per år i hälsoforskning som en del av vår långsiktiga plan för NHS ."