【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！

文章來源：轉載自《科技報橘》：【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！

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能系統！

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能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。

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 打印鏡頭，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能系統，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 人工智能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，畢竟人工智能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、人工智能。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」，得到了亞馬遜網絡服務公司和哈維·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。

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絡 (CNN) 的機器學習架構。神經網絡是人工智能近期爆發的後遺症，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，網絡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絡，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 打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。

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！