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一个基于人工智能的系统将在视网膜上搜索疾病的早期迹象
医疗卫生系统的不同部门关注的重点不同。一家医院的痴呆症部门记录病人的心智能力。卒中科监测大脑中的血液流动。心脏科也对血液流动感兴趣，只不过是流经和流出心脏的。每一个系列的设备和数据在其所在的领域内都是有效的，但大多数情况下与身体的其他部位和折磨它们的病痛无甚干系。因此，就像谚语中的盲人摸象一样，现代医疗就某个病人的情况提供了许多支离破碎的画面，却很少有全面的有用信息。
最重要的问题是，医生用来监测健康状况的仪器通常都很昂贵，为操作这些仪器而做的培训也代价不菲。对于医疗系统来说，这样的综合成本太高了，因此无法对所有存在痴呆、心脏病或卒中风险的病人定期筛查，以发现疾病的早期迹象。相反，医生多是在明显发病后尽力控制症状。
伦敦莫菲尔茨眼科医院 (Moorfields Eye Hospital) 与伦敦大学学院 (UCL) 合作开展了一项特殊的研究项目，也许能改变这一现状。该项目名为阿尔茨眼 (AlzEye)，试图以眼睛作为窗口来探测其他器官健康状况的信号。负责这项研究的医生西格弗里德·瓦格纳 (Siegfried Wagner) 和皮尔斯·基恩 (Pearse Keane) 正在将莫菲尔茨医院的眼部扫描数据库 (提供了有关视网膜健康状况的详细信息) 与从英格兰各地的其他医院收集到的该院病人其他方面的健康信息联系起来。这让他们能够在眼部扫描中找寻疾病的蛛丝马迹。
所用数据集包括 2008 年到 2018 年间到莫菲尔茨医院就诊的 30 万名 40 岁以上患者，无论他们本人是否知晓这项研究。不过该院并未保存他们的姓名和其他可轻易识别身份的信息。项目的想法是观测患者的眼睛在十年内的变化，并将这些变化与同一病患出现的阿尔茨海默病等病症联系起来。在尊重隐私和保密的同时构建这样的数据集一直都是个挑战。医生们花了两年半的时间才获得了莫菲尔茨医院、UCL 和英国国家医疗服务体系数字部 (NHS Digital，负责处理来自英格兰医院的汇总数据) 的一系列伦理委员会的批准。为了无需当事患者同意就能创建数据库，他们援引了一项名为「Section 251 同意」(Section 251 assent) 的特殊法律条款。该规定包括了一个独立的审查过程，实际上就是授权政府高级卫生官员在逐一获取病人同意不切实可行或不可能的情况下代表病人表示同意。这些数据集在去年 11 月 1 日被连接在一起，目前正在进行相互关联。
莫菲尔茨医院的数据集有大量相互关联的病例供研究，数量远超任何类似的项目。例如，全球领先的个人医疗数据收集机构之一英国生物银行 (UK Biobank) 收集了 631 例「严重不良心血管事件」，而莫菲尔茨医院的数据大约有 12,000 例。生物银行有大约 1500 名卒中患者的数据，莫菲尔茨医院有 11,900 例。莫菲尔茨医院的项目将首先关注痴呆症，其数据集包含 15,100 个此类病例，而唯一与之类似的研究仅有 86 例。
瓦格纳和基恩正在从眼睛中搜寻显露身体其他部位疾病迹象的模式。如项目名称「阿尔茨眼」所示，他们首先关注的是阿尔茨海默病。他们将在机器学习算法的帮助下寻找这样的模式，机器学习算法处理图像的速度远超人类，所发现的变化也细微得多。(该团队与英国人工智能公司 DeepMind 合作，本刊董事会成员穆斯塔法·苏莱曼[Mustafa Suleyman] 是 DeepMind 的联合创办人。) 有一点要记住，他们可能永远也找不到这样的模式。虽然有间接证据表明，随着病人患上阿尔茨海默病，他们眼睛的后部确实会发生变化，但这些变化可能太过细微，难以被可靠地检测到而做出诊断。但是，如果这种模式能够被可靠地识别出来，就会产生巨大的影响。即便在富裕国家，也有 50% 到 80% 患阿尔茨海默病的病人被漏诊。此外，即使这项技术对阿尔茨海默病无效，也可能对其他疾病有效。因此，瓦格纳和基恩计划进一步探寻与卒中和心脏病相关的模式。就算只找到一个可用的模式，也是诊断上的一次大飞跃。
眼见为实
如果这种方法真的有效，两位研究人员提出的技术实施起来会很便宜——从该项目的预算总共只有 1.5 万英镑 (1.9 万美元) 中就可以看出来。眼部扫描设备随处可见。商业街眼镜连锁店 Specsavers 现在有 800 家分店，其中一半提供与莫菲尔茨医院相同的眼部扫描服务。量贩零售商开市客 (Costco) 在英国以 24.99 英镑的价格提供眼部扫描服务。以色列公司 Notal Vision 正在研制一种便于在家中使用的小型眼部扫描设备。通过谷歌和亚马逊等云计算服务，任何人都可以获得在眼部扫描上运行机器学习所需的设备和算法。基恩曾经开玩笑说，他希望眼睛扫描设备会变得很便宜，甚至可以和麦片捆绑销售。
该项目还将示范如何在以有益的方式将分散的健康数据连接在一起时兼顾对患者权利的尊重。其他由信息技术公司参与处理健康数据的尝试都引发了争议，比如谷歌与美国 Ascension 医院的合作，或其子公司 DeepMind 的其他部门与英国健康服务部的合作，因为它们没有把自己的计划告知病人。除了机敏地跳过所有法律和伦理的要求外，瓦格纳和基恩还在医院各处和医院的网站上张贴了告示，告知病人即将进行的数据关联。除了解释正在发生的事，他们还指出了研究的潜在好处。至今还没人投诉过。
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