มองเห็น
ศักยภาพ
ศักยภาพ
วิธีที่ทีมใน Google ใช้งาน AI เพื่อช่วยเหลือแพทย์ป้องกันอาการตาบอดในผู้ป่วยเบาหวาน
ในตอนนั้น Varun Gulshan นักวิทยาศาตร์ด้านการวิจัยของ Google กำลังมองหาโครงการที่ตรงตามเกณฑ์ที่คิดไว้ ดังนี้
โครงการควรใช้ประโยชน์จากความรู้ของเขาเรื่องการพัฒนาอัลกอริทึมของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และกระตุ้นความสนใจเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์และการแพทย์ของเขาด้วย และจะดียิ่งกว่า หากโครงการนี้จะช่วยผู้คนในอินเดียซึ่งเป็นประเทศบ้านเกิดของ Gulshan
เขารีบส่งอีเมลหา Phil Nelson ผู้อำนวยการของ Google Accelerated Science (GAS) เพื่อถามว่าตอนนี้มีโครงการในลักษณะดังกล่าวอยู่หรือเปล่า
ไม่กี่สัปดาห์หลังจากนั้น Gulshan ก็เปิดไดรฟ์ดิจิทัลที่มีภาพสแกนจอตาที่ไม่เปิดเผยตัวบุคคลหลายร้อยภาพจากโรงพยาบาลแห่งหนึ่งในอินเดีย Nelson คิดว่าเขามีโครงการที่เหมาะสำหรับ Gulshan แต่เขาต้องแน่ใจก่อนว่า โมเดลปัญญาประดิษฐ์จะเรียนรู้วิธีระบุภาพที่แสดงสัญญาณต่างๆ ของสาเหตุอย่างใดอย่างหนึ่งของภาวะตาบอด ซึ่งเป็นโรคที่ชื่อว่าภาวะเบาหวานขึ้นจอตาได้หรือไม่
Gulshan กล่าวว่า "นี่เป็นการจับคู่ความรู้ที่สมบูรณ์แบบมากเลยสำหรับผม" โดย Gulshan มีประสบการณ์ในการทำงานกับ AI เพื่อฝึกการรู้จำท่าทางมือ เขาเล่าว่า "เมื่อผมมองรูปเหล่านี้ ผมบอกคุณได้เลยว่าการเรียนรู้เชิงลึกทำงานได้ดีพอ เรานำการเรียนรู้นี้มาใช้แก้ปัญหาเหล่านี้ได้"
ความกังวลที่เพิ่มขึ้น
อินเดียมีผู้ป่วยเบาหวานถึง 70 ล้านรายและปัญหาภาวะเบาหวานขึ้นจอตาก็เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ โดยโรคเบาหวานจะทำให้เกิดแผลที่หลังจอตา ซึ่งอาจทำให้ตาบอดสนิท และชาวอินเดียที่เป็นโรคเบาหวาน 18 เปอร์เซ็นต์มีอาการเบาหวานขึ้นจอตาแล้ว เบาหวานขึ้นจอตาถือเป็นปัญหาสากล เนื่องจากมีผู้ป่วยเบาหวาน 415 ล้านรายที่เสี่ยงต่อภาวะตาบอดอยู่ทั่วโลก (สหรัฐอเมริกา จีน และอินเดียมีผู้ป่วยมากที่สุด)
ของผู้ป่วยโรคเบาหวาน 70 ล้านรายในอินเดียมีภาวะเบาหวานขึ้นจอตา
แต่ข่าวดีก็คือ การสูญเสียการมองเห็นอย่างถาวรนั้นเป็นเรื่องที่ป้องกันได้ สำหรับคนไข้ที่ได้รับการวินิจฉัยรวดเร็วพอ การดูแลรักษาด้วยยา การบำบัด การออกกำลังกาย และการรับประทานอาหารที่มีประโยชน์จะช่วยป้องกันความเสียหายเพิ่มเติมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากๆ
ความท้าทาย
การรับรู้เป็นปัญหาใหญ่ของภาวะเบาหวานขึ้นจอตา ดร. Rajiv Raman แพทย์ผ่าตัดจอตาที่โรงพยาบาลจักษุ Sankara Nethralaya ในเจนไน อินเดีย กล่าวว่าคนไข้เบาหวานจำนวนมากทึกทักเอาว่าสัญญาณแรกเริ่มของโรคเป็นเพียงปัญหาด้านการมองเห็นเล็กๆ น้อยๆ เท่านั้น การอธิบายเกี่ยวกับโรคนี้ยังเป็นเรื่องยากเลยเพราะในภาษาฮินดีไม่มีคำว่า "จอตา" ด้วยซ้ำ "เรามีคำเรียกโรคต้อกระจก และมีคำเรียกต้อหินทั้งในภาษาฮินดีและทมิฬด้วย แต่สำหรับคำว่าภาวะเบาหวานขึ้นจอตา เราไม่มีคำที่จะแปลออกมาได้"
ดร. Rajiv Raman แพทย์ผ่าตัดจอตาที่ Sankara Nethralaya
เจนไน อินเดีย
แม้ว่าจักษุแพทย์จะอธิบายตัวโรคและวิธีที่การตรวจอย่างเป็นประจำจะช่วยตรวจสอบการเติบโตของโรคได้ ความท้าทายที่แท้จริงคือการทำให้มีการสแกนจอตาให้แก่คนไข้ที่มีภาวะเสี่ยงตั้งแต่แรก สำหรับชุมชนทุรกันดารทั่วโลก ความแพร่หลายของภาวะเบาหวานขึ้นจอตาระยะที่เป็นมากนั้นมักเป็นผลมาจากโครงสร้างพื้นฐานมากกว่าการรักษาทางการแพทย์ การเดินทางจากบ้านไปสถานพยาบาลที่ใกล้ที่สุดอาจใช้เวลานาน ซึ่งมักทำให้การไปพบแพทย์บ่อยๆ ตามนัดเป็นเรื่องยาก
"คนไข้จำนวนมากในพื้นที่ทุรกันดารมีภาวะเบาหวานขึ้นจอตาระยะเป็นมาก แต่พวกเขาไม่รู้ด้วยซ้ำว่าตนเองเป็นโรคเบาหวาน"
คนไข้ยากจนที่ต้องดูแลคนในครอบครัวมักไม่ดูแลตนเอง และมักละเลยอาการจนภาวะเบาหวานขึ้นจอตาเริ่มมีอาการหนักเกินกว่าจะปล่อยไว้ ซึ่งบ่อยครั้งมักสายเกินกว่าจะรักษาแล้ว ดร. Sheila John หัวหน้าแผนกการตรวจจอตาทางไกลที่ Sankara Nethralaya กล่าวว่า "คนไข้จำนวนมากในพื้นที่ทุรกันดารมีภาวะเบาหวานขึ้นจอตาระยะเป็นมาก แต่พวกเขาไม่รู้ด้วยซ้ำว่าตนเองเป็นโรคเบาหวาน ซึ่งทำให้สูญเสียการมองเห็น คนไข้บางรายตาบอดไปแล้วข้างหนึ่ง และยังเหลืออีกข้างหนึ่งให้เรารักษา"
คนไข้รออยู่นอกโรงพยาบาลจักษุ Sankara Nethralaya
เจนไน อินเดีย
การรวมทีม
อุปสรรคสำคัญที่สุดในการวินิจฉัยภาวะเบาหวานขึ้นจอตาคือปริมาณมหาศาลของเคสผู้ป่วย เฉพาะแค่ในอินเดีย ก็มีผู้ป่วยเบาหวานถึง 70 ล้านรายที่ต้องได้รับการตรวจภาวะเบาหวานขึ้นจอตา แต่จำนวนบุคลากรทางการแพทย์ที่ผ่านการฝึกนั้นมีไม่มากพอที่จะตรวจภาพสแกนจอตาของทุกคนได้
"เราต้องตรวจ[คนไข้]ตั้งแต่เนิ่นๆ ตอนที่การมองเห็นยังดีอยู่
แต่การให้แพทย์เข้าไปเปิดคลินิกในพื้นที่ทุรกันดารที่อาจมีคนไข้อยู่เพียงไม่กี่คนนั้นเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้เลย ดร. R. Kim ผู้อำนวยการฝ่ายแพทย์จากโรงพยาบาลจักษุ Aravind ในเมืองมทุราย อินเดียกล่าวว่า "เราต้องตรวจคนไข้ตั้งแต่เนิ่นๆ ตอนที่การมองเห็นยังดีอยู่ แล้วเราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไรล่ะ" ดร. Kim ถามขึ้น "เพราะการตรวจภาพสแกนของคนไข้ถึง 70 ล้านรายนั้นเป็นเรื่องที่ยากเกินความสามารถของมนุษย์"
เราอาจช่วยรักษาดวงตาของผู้คนได้หลายล้านคน หากปัญญาประดิษฐ์ของ Google เข้ามาช่วยทำให้การวินิจฉัยภาวะเบาหวานขึ้นจอตาง่ายขึ้น ด้วยการประเมินภาพสแกนจอตาได้อย่างถูกต้อง
ส่วนที่ยุ่งยากคือการสร้างชุดข้อมูลไว้ให้โมเดล AI เรียนรู้ ซึ่งเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับการจัดระดับและจำแนกกลุ่มภาพสแกนทั้งหมดทีละภาพเพื่อแบ่งระดับตามความร้ายแรง สุดท้ายการแก้ไขปัญหานั้นต้องอาศัยจักษุแพทย์จำนวนมากมาช่วยจัดระดับภาพสแกน และเราจึงนำระดับที่ภาพสแกนได้มาสอนโมเดล AI
แต่ทีมจะต้องใช้ข้อมูลคุณภาพจำนวนมากกว่านี้ หากจะสอนโมเดล AI ให้เข้าใจความแตกต่างเพียงเล็กน้อยในภาพเพื่ออ่านภาพสแกนจอตาได้อย่างแม่นยำ
การสอนโมเดล
ในระยะแรก ทีมได้รับความช่วยเหลือจากจักษุแพทย์จาก Aravind และ Sankara Nethralaya ในการจำแนกภาพสแกนจอตา หลังจากนั้นไม่กี่เดือน โมเดลก็ได้รับการฝึกให้ระบุตัวบ่งชี้หลักของภาวะเบาหวานขึ้นจอตา เช่น ความเสียหายของเนื้อเยื่อประสาท อาการบวม และภาวะเลือดออก และเมื่อได้ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น Gulshan ก็มั่นใจว่าพวกเขาจะสร้างโมเดลที่แม่นยำขึ้นได้
จากนั้นเราก็ได้รับความช่วยเหลือจาก ดร. Jorge Cuadros หัวหน้าของ Eye Picture Archive Communication System (EyePACS) ซึ่งเป็นเครือข่ายการรักษาทางไกลที่เชื่อมต่อคนไข้ในพื้นที่ทุรกันดารในสหรัฐอเมริกากับจักษุแพทย์เพื่อสแกนหาภาวะเบาหวานขึ้นจอตา แต่คนไข้ที่ได้รับการตรวจโดย EyePACS ต้องใช้เวลารอหลายสัปดาห์กว่าจะได้รับภาพสแกนที่จัดระดับแล้ว และ ดร. Cuadros ก็ยินดีช่วยเหลืออย่างเต็มที่เพื่อให้การวินิจฉัยรวดเร็วขึ้น
ข้อมูลที่ EyePACS แชร์ให้เรานั้นเป็นข้อมูลของคนไข้ที่มีหลากหลายรูปแบบและมีจำนวนมากกว่าที่ทีม AI รวบรวมได้ ณ ตอนนั้นถึง 100 เท่า ซึ่งหมายความว่าเราต้องจำแนกภาพสแกนจำนวนมากเพราะภาพแต่ละภาพต้องได้รับการจัดระดับหลายครั้งเพื่อทดแทนความไม่เท่ากันของผู้จัดระดับแต่ละคน Dale Webster วิศวกรซอฟต์แวร์ของ Google กล่าวว่า "โมเดลจะเรียนรู้สิ่งต่างๆ ที่ผู้จัดระดับมักทำอย่างสม่ำเสมอ และผลลัพธ์ที่ได้คือการจัดระดับที่คลาดเคลื่อนน้อยลงและแม่นยำมากขึ้น"
ปัจจุบัน จักษุแพทย์เกือบ 100 รายได้จัดระดับภาพสแกนกว่าล้านครั้งสำหรับโมเดล AI
วิธีการทำงานของ AI
วิธีการทำงานของโมเดล AI (1/4)
จักษุแพทย์กว่า 50 คนได้ตรวจภาพสแกนจอตาที่ไม่เปิดเผยตัวบุคคลแล้วกว่า 1 ล้านภาพพร้อมระบุระดับภาวะเบาหวานขึ้นจอตาที่พบในแต่ละภาพ
วิธีการทำงานของโมเดล AI (2/4)
ภาพสแกนแต่ละภาพจะได้รับการตรวจสอบหลายครั้ง และจักษุแพทย์จะจัดระดับเป็นระดับ 1 (ไม่มีภาวะเบาหวานขึ้นจอตาปรากฏ) ถึง 5 (สัญญาณปรากฏชัดเจน)
วิธีการทำงานของโมเดล AI (3/4)
ภาพที่ได้รับการจัดระดับจะถูกป้อนเข้าสู่อัลกอริทึมการรู้จำภาพ เมื่อเราป้อนภาพที่ได้รับการจัดระดับหลายพันภาพเข้าอัลกอริทึม ระบบจะเริ่มเข้าใจสัญญาณของภาวะเบาหวานขึ้นจอตาในแบบเดียวกับที่จักษุแพทย์เข้าใจ
วิธีการทำงานของโมเดล AI (4/4)
หลังจากที่เราฝึกฝนอัลกอริทึมแล้ว เราก็นำอัลกอริทึมไปขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่เรียกว่า Automated Retinal Disease Assessment (ARDA) ได้ ผู้ใช้จะอัปโหลดภาพสแกนจอตาลงใน ARDA เพื่อให้แอปวิเคราะห์ภาวะเบาหวานขึ้นจอตาโดยทันที
จากโมเดลสู่เครื่องมือที่ใช้ได้จริง
สำหรับสมาชิกทุกคนในทีม เหตุผลหลักของการเข้ามามีส่วนร่วมในโครงการนี้ คือไอเดียที่ว่า พวกเขาอาจทำให้โมเดลนี้กลายเป็นเครื่อง Automated Retinal Disease Assessment (การประเมินโรคในจอตาโดยอัตโนมัติหรือ ARDA) ที่ใช้ได้จริงก็ได้
บุคลากรหลักที่ทำให้โครงการเป็นจริงได้คือสมาชิกทีม Google อีกคนอย่าง Lily Peng และเธอเองในฐานะที่จบแพทย์มา ก็รู้สึกสนใจความเป็นไปได้ของการสร้างเครื่องมือที่จะมีประโยชน์ต่อการรักษาคนไข้ด้วย ซึ่งสมาชิกทีมจักษุวิทยาคนอื่นๆ ก็รู้สึกสนใจเช่นเดียวกัน
ฉันเห็นว่าเรามีไอเดียดีๆ และสิ่งที่อยากทำให้สำเร็จอยู่มากมาย จริงไหมคะ" เธอถามขึ้นมา "แต่ทำไมไอเดียบางส่วนไม่ได้มีการพัฒนาและนำไปใช้จริงล่ะ
Lily Peng จาก Google
Peng มีวิสัยทัศน์ว่า ARDA น่าจะนำไปใช้ในโรงพยาบาลได้ แต่การจะไปถึงจุดนั้นต้องได้รับการทดสอบและการอนุมัติตามกฎข้อบังคับก่อน ดังนั้น ทีมจึงมีเป้าหมายอยู่ 2 อย่างด้วยกัน ได้แก่ การทดลองทางคลินิกเพื่อทดสอบการใช้งาน ARDA กับคนไข้จริง และการเขียนงานวิจัยเกี่ยวกับผลการใช้งานเพื่อตีพิมพ์ในวารสารของ American Medical Association (JAMA)
Nelson กล่าวว่า "เราอยากตีพิมพ์งานผ่าน JAMA เพราะ JAMA นั้นเกี่ยวข้องกับเวชปฏิบัติ เราไม่ได้แค่อยากจะพิสูจน์ว่าเราทำได้ แต่เราต้องการให้เครื่องมือของเราเป็นที่รู้จักในวงการแพทย์"
อีกขั้นตอนหนึ่งที่ต้องทำเพื่อจะได้นำเครื่อง ARDA ไปใช้งานจริงก็คือ การนำเสนอเครื่องต่อ Food and Drug Administration (สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา หรือ FDA) Peng และ Nelson ได้ไปนำเสนอเครื่องร่วมกัน Peng ได้อธิบายประโยชน์ของ AI ไว้ได้อย่างยอดเยี่ยม และเธอยังเป็นผู้ประสานงานและล่ามหลักระหว่างทีมต่างๆ ที่มีส่วนร่วมในการพัฒนา ARDA อีกด้วย
Gulshan กล่าวว่า "เธอพูดได้ทุกภาษาเลย ก็เลยคุยกับเราและเข้าใจความซับซ้อนทางเทคนิคของงานที่เราทำ และยังเข้าใจสิ่งที่แพทย์พูดถึง รวมถึงผลกระทบที่สัมพันธ์กันด้วย Lily นำข้อมูลจากทั้ง 2 ทีมและทำให้เกิดเป็นเครื่องมือที่เราจะนำไปใช้ได้จริงในคลินิก"
เครื่องมือที่ใช้ง่ายพอๆ กับปรอทวัดอุณหภูมิ
ไม่มีใครในทีม Google เคยมีประสบการณ์ในการสร้างเครื่องมือแพทย์มาก่อน พวกเขาเลยขอความช่วยเหลือจาก Verily บริษัทของ Alphabet ที่มุ่งเน้นการรักษาสุขภาพ (Alphabet เป็นเจ้าของ Google ด้วย) ให้ตรวจสอบข้อกำหนดทางกฎข้อบังคับและทางการแพทย์ในการทำให้เทคโนโลยี ARDA ได้รับอนุมัติเป็นเครื่องมือแพทย์
ARDA มีชื่อติดอยู่ในโครงการนำร่องก่อนรับใบรับรองของ FDA ที่เพิ่งประกาศเมื่อไม่นานมานี้ โดย Verily เป็น 1 ใน 9 บริษัทที่ได้รับเลือกจากบริษัทหลายร้อยแห่งที่สมัครเข้าร่วมโครงการ Verily อาศัยความเชี่ยวชาญของตนเพื่อช่วยให้มีการนำ ARDA ไปทดลองใช้ในโรงพยาบาลในอินเดีย ส่วน Gulshan เองก็ได้ย้ายกลับไปอินเดียเพื่อช่วยสอนวิธีใช้เครื่องมือดังกล่าวแก่แพทย์และพยาบาล
การตรวจอย่างละเอียด
หลังจากที่เข้าพบนักทัศนมาตร คนไข้แต่ละรายที่ Sankara Nethralaya จะเข้าได้รับการตรวจโดยจักษุแพทย์ และหากจักษุแพทย์พบว่าดวงตาของคนไข้อาจมีความเสียหาย ก็ต้องมีการสแกนจอตา
Peng กล่าวว่า "การได้รับการอนุมัติตามกฎข้อบังคับก็เป็นเรื่องสำคัญ แต่สิ่งที่สำคัญกว่าคือ แพทย์ที่ทำงานร่วมกับเราต้องรู้สึกมั่นใจกับสิ่งที่ทำและรู้สึกดีต่อการใช้ซอฟต์แวร์ จึงไม่ใช่แค่เรื่องความปลอดภัยและความมีประสิทธิภาพ แต่สิ่งสำคัญคือเครื่องมือนี้มีประโยชน์ต่อการรักษาจริงๆ ไหม"
ในการทดลองทางคลินิกล่าสุด เราใช้ ARDA เพื่อจัดระดับภาพสแกนของผู้ป่วยเบาหวาน 3,000 รายในโรงพยาบาล 2 แห่งที่อินเดีย เรานำระดับที่ได้ไปเทียบกับการประเมินของแพทย์ ซึ่งช่วยยืนยันการวิจัยที่ตีพิมพ์ใน JAMA เมื่อปี 2016 ที่ว่าโมเดลตรวจสอบภาพสแกนได้ดีในระดับเดียวกับบุคลากรทางการแพทย์ที่วินิจฉัยคนไข้อยู่
ดร. Rajiv Raman ตรวจภาพจอตาของคนไข้เพื่อหาสัญญาณของภาวะเบาหวานขึ้นจอตา
เจนไน อินเดีย
สำหรับ ดร. Cuadros ประโยชน์หลักของ ARDA นั้นคิดเป็นคณิตศาสตร์ง่ายๆ เขาชี้แจงว่าเปอร์เซ็นต์ของผู้ป่วยที่มีภาวะเบาหวานขึ้นจอตาในสหรัฐอเมริกานั้นลดลง ซึ่งบ่งบอกว่าการรักษาเชิงป้องกันนั้นได้ผล แต่เนื่องจากอัตราของผู้ป่วยโรคเบาหวานนั้นเพิ่มขึ้น จำนวนผู้ป่วยที่มีภาวะเบาหวานขึ้นจอตาโดยรวมจึงเท่าเดิม คนไข้ที่ต้องได้รับการสแกนจอตานั้นมีจำนวนมากขึ้น แต่ความต้องการผู้เชี่ยวชาญในการรักษานั้นยังคงเท่าเดิม
และจักษุแพทย์ก็มีปัญหาเรื่องการเงินด้วย
ผมควรตรวจคนไข้ให้ได้ถึง 3,000 คนทุกวัน ซึ่งเป็นไปไม่ได้เลยในความเป็นจริง" ดร. Raman กล่าว “จึงจำเป็นจริงๆ ที่ต้องมีตัวช่วย และ ARDA ก็เป็นผู้ช่วยของผม
ดร. Rajiv Raman จักษุแพทย์
ในสถานการณ์เหล่านี้ การนำความเชี่ยวชาญเข้ามาช่วยในการรักษาขั้นปฐมภูมิจะเป็นประโยชน์อย่างมาก ดร. Kim กล่าวว่า "ถ้าเราสามารถนำ ARDA มาใช้ในห้องตรวจของแพทย์ในการรักษาขั้นปฐมภูมิ ก็จะสร้างความแตกต่างได้อย่างมาก เพราะคุณจะสแกนคนไข้ได้มากขึ้น จักษุแพทย์ก็จะได้มุ่งเน้นการรักษาไปที่คนไข้ที่มีภาวะเบาหวานขึ้นจอตาเท่านั้น"
จริงๆ แล้ว ดร. Raman คาดหวังว่าเครื่องมือจะเป็นเครื่องมือที่ใช้ง่ายๆ เหมือนเครื่องวัดอุณหภูมิหรือเครื่องวัดน้ำตาลในเลือดที่ผู้ป่วยเบาหวานใช้อยู่แล้ว เขาบอกว่า "หน้าที่ของผมไม่ใช่การตรวจหาภาวะเบาหวานขึ้นจอตา แต่ผมมีหน้าที่ยิงเลเซอร์ ฉีดยา ผ่าตัด และช่วยบรรเทาการมองไม่เห็นของคนไข้"
แต่แม้ว่าแต่ละคนจะมีทิศทางเกี่ยวกับการวินิจฉัยไม่เหมือนกัน ทุกคนก็เห็นตรงกันว่าการรับรู้เป็นหัวใจของการมีสุขภาพที่ดี แท้จริงแล้ว การได้รับการวินิจฉัยภาวะเบาหวานขึ้นตานั้นจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในภาพรวม ดร. Cuadros กล่าวว่า "หากคุณตรวจพบโรคเกี่ยวกับจอตาตั้งแต่เนิ่นๆ ตอนที่ยังไม่ต้องมีการรักษา การได้ทราบว่าตนมีโอกาสสูญเสียการมองเห็นทำให้คนไข้เข้าใจว่าเบาหวานเริ่มมีผลกระทบต่อร่างกายของเขาแล้ว ซึ่งเราหวังว่าความรู้นี้จะทำให้พวกเขาตั้งใจควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดให้ดีขึ้น"
ความก้าวหน้าทางการวินิจฉัย
งานวิจัยอีกหลายงานกำลังจะตามมา ซึ่งรวมถึงการทดลองทางคลินิกอย่างต่อเนื่องในอินเดีย โดยการตรวจจอตาครั้งแรกจะเกิดขึ้นในขั้นตอนนี้ ทีม Google และ Verily มีความหวังว่าเครื่องมือนี้จะช่วยคนไข้ได้มากกว่าการตรวจหาภาวะเบาหวานขึ้นจอตา Nelson กล่าวว่า "หลังจาก [บทความ JAMA] เราก็ก้าวหน้าไปอีกขั้น เมื่อเร็วๆ นี้ เราได้ตีพิมพ์บทความลง Nature Biomedical Engineering เพื่อแสดงว่า นอกจากเราจะใช้ภาพจอตามาคาดคะเนปัจจัยที่มีผลต่อโรคหัวใจและหลอดเลือดหลายโรคได้แล้ว ภาพดังกล่าวยังช่วยคาดคะเนความเสี่ยงของอาการจากโรคหัวใจและหลอดเลือดได้อีกด้วย
ในอนาคตข้างหน้า การวินิจฉัยโรคร้ายแรงอาจเป็นเรื่องง่ายพอๆ กับการวัดไข้หรือวัดความดันโลหิตเลยก็ได้ แต่สำหรับอนาคตอันใกล้ อัลกอริทึม AI ที่ช่วยให้แพทย์พบภาวะเบาหวานขึ้นจอตาได้อย่างรวดเร็วอาจทำให้ผู้ป่วยโรคเบาหวานหลายล้านคนไม่ต้องสูญเสียการมองเห็นไปก็ได้
