医院医院眼科
医院的乔彤团队
发布了全球第一个基于深度学习自动检测儿童斜视的人工智能算法，最近已经被美国眼科和视觉科学研究协会下属的TranslationalVisionScienceandTechnology(TVST)杂志接受并发表。
（QiaoT.DetectionofReferableHorizontalStrabismusinChildrensPrimaryGazePhotographsUsingDeepLearning.TranslVisSciTechnol.Jan27;10(1):33.doi:10./tvst.10.1.33.PMID:;PMCID:PMC.）
在这个研究中，乔彤团队使用了七千多张图片，训练了一个联级的深度学习网络。
并在医院眼科的测试集上做验证，模型的正确率高达95%，超过了一般眼科医生的水平。
举个例子吧，比如这个小朋友：
因为伦理原因使用了自制的卡通图片（感谢姚医生的动画制作）
研究者首先使用Faster-RCNN网络实时自动检测患儿的眼部注视区域。
Faster-RCNN是一种目标检测网络，现在特斯拉汽车的自动导航就是利用了类似的技术。
下一步就是如何训练计算机从眼部的注视区域识别是否有斜视。
乔彤团队使用了基于卷积神经网络的迁移学习技术。
网络首先在一个有一千多万张图片的庞大公共数据集——ImageNet做预训练。
有了坚实的预训练基础，计算机最终学会了如何鉴别斜视了。
图A，B计算机正确识别了左眼的外斜。图C，D的小朋友有内眦赘皮，计算机非常聪明的发现患儿没有斜视。图E，F的小朋友有点上睑下垂，眼睛暴露的太少，结果计算机搞错了。
在文章的最后，乔彤团队还把深度学习算法和一般眼科医生做了对比：
可以看出的是三名眼科医生的表现都不如人工智能
文章在投稿过程中得到了编委的大力推荐：“Thisisagreatpaperwhichhasbeenpresentedclearly.TheAImodelhasbeentrainedandvalidatedusingindependentsetsappropriately.”
#科普时间
什么是深度学习？
深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向。
它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。
什么是机器学习？
机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究（MachineLearningisthestudyof