你可能听说过糖尿病会导致失明。这种并发症叫做糖尿病性视网膜病变（DR），成因是视网膜中血管逐渐损伤。这也是世界上可预防性失明的主要成因。
对糖尿病性视网膜病变来说，筛查和早期诊断对于治疗至关重要。但是，超过50%的患者对这一疾病毫无察觉。
16岁的卡娅·科帕拉普（Kavya Kopparapu）发明了一种简单、价廉的新型筛查工具。而她的祖父正患有糖尿病性视网膜病变。
“最大的挑战在于缺乏诊断，”她说：“在印度，是有一些项目派遣医生前往村庄和贫民窟，为民众治疗。但是患者众多，而眼科医生数量有限。”
科帕拉普的解决方案是开发一款智能手机应用程序，利用经过特别训练的人工智能系统和简单的3D打印镜头的帮助筛选疾病。
这个巧妙的系统叫做“眼科诊所”（Eyeagnosis）。科帕拉普是一名高二学生，最近在纽约的O'Reilly人工智能会议上提出了这个系统。
通常，DR诊断要用到一种昂贵的视网膜成像机，拍摄患者眼睛的后部。但是，设备很贵，同时会用的人也不多。很多人根本用不上。
科帕拉普在计算机科学方面表现出色，并对人工智能非常感兴趣。她决定训练一个神经网络来识别DR的图片。科帕拉普和她的兄弟尼亚斯（Neeyanth）还有同学贾斯汀·张（Justin Zhang）决定一起寻找一个合适的网络，最终选择了微软的ResNet-50神经网络。
神经网络将机器学习应用于高强度水平，扫描巨大的数据集并提取相似之处。在识别血管中特定类型的视网膜问题上，ResNet-50表现完美。
她们向神经网络中输入了国家卫生研究院（NIH）包含34 000个视网膜扫描图像的数据库。在这个数据库中，尽管部分图像扫描质量很差，但实际上对训练神经网络是有帮助的，因为她们的目标是创建一个以智能相机作为成像工具的应用程序。
下一步设计非常巧妙：无需使用大型器械去扫描视网膜，应用程序用一个简单的3D打印镜头，将智能手机相机的闪光灯光线集中在眼睛后面。
在系统初显成效之后，科帕拉普就安排在孟买的医院进行测试，考察应用程序在实际生活场景中的表现。到目前为止，尽管数据有限，应用程序的表现与人类专家同样优秀。
“她还需要大量临床数据来支持‘眼科诊断’在众多场景中都是可靠的，比如眼科医院、乡下、印度郊区的诊所中，”NIH的眼科医生J·菲尔丁·海吉曼希克（J. Fielding Hejtmancik）评论说。
但他也承认，这款应用程序有着很大潜力。他还指出，因为它太便宜了，可能不受追求利润的公司的欢迎。（当然，我们不同意这个观点）
然而，科帕拉普不太可能被这个事实所吓退。在开发这种新工具时，她咨询了该领域的许多专家——眼科医生、生物化学家、AI专家、神经科学家等等。
作为无障碍计算机科学的热心倡导者，她今年在华盛顿特区举行的进军科学（March for Science）活动中发表演讲，并开展了一次TEDx讲座，可以通过讲座视频看到更多关于“眼科诊断”的信息。
科帕拉普也是女子计算联盟的创始人兼首席执行官。该计算机联盟是向贫困群体提供计算机科学和编码研讨会的非盈利组织，其拥有令人印象深刻的行政支持者和商业赞助人名单。
“在我未来的职业生涯中，我不想被称为恰好是一名计算机科学家的女孩；我想被称为恰好是一名女孩的计算机科学家。”她在进军科学时说道。
让我们拭目以待。
作者：西格尼·迪恩（Signe Dean）
翻译：关文君
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