近年来（lái），人工智能（AI）的飞速发展影响（xiǎng）着人（rén）类生活的各（gè）个方面。据《科学》报道，研究人员日前开发了一款由AI运（yùn）行（háng）的在线视觉（jiào）测试（shì），可（kě）为传（chuán）统（tǒng）眼科检（jiǎn）查升级（jí）换（huàn）代。

这种测（cè）试方法（fǎ）得到的（de）诊（zhěn）断结（jié）果，远比人类从19世（shì）纪开始（shǐ）采用（yòng）的（de）字母视力检查表（biǎo）精确得多。线上测试设计完善后，还可以在家追踪眼部疾（jí）病患者的视力情况。

美国克里格（gé）眼（yǎn）科研（yán）究所眼（yǎn）科专（zhuān）家Laura Green并未参与此项研究，她一（yī）直（zhí）致力于如何利用科技改（gǎi）善医疗保（bǎo）健（jiàn）。“这是一个有趣的想法。”她说，但这（zhè）也揭示出传统眼科检查方（fāng）法有多（duō）过时（shí）。

在美国，大约自1862年起，传统眼科（kē）检查就开始采用斯内伦（lún）视力表。一个人（rén）能看（kàn）清的（de）字母越靠下（xià）行，其视力就越好。

斯坦福大学（xué）计算机科学家Chris Piech说（shuō），这种测试既快捷又易操作，但也存在问题。比如，当字母在测试者视野内变模（mó）糊（hú）时（shí），他们会（huì）开始猜测字（zì）母，这（zhè）意味着测（cè）试（shì）者每次得到的分数都不同（tóng）。

Piech对斯内（nèi）伦视力表并（bìng）不陌生。10岁时，医生诊断他患有慢性葡（pú）萄膜（mó）炎（又称（chēng）色素膜（mó）炎，是眼部虹膜、睫状体及（jí）脉络膜组织炎症（zhèng）的总称）。

“我（wǒ）坐在那里接（jiē）受了视力测试，但很明显（xiǎn），检测结果并不（bú）准确（què）。”Piech说，他希（xī）望（wàng）找到（dào）一（yī）种方法消除斯（sī）内伦视力检测（cè）中的人为（wéi）错误，提高（gāo）其（qí）准确（què）性（xìng）。

为此，Piech和同事开（kāi）发了一（yī）个在线测试。用户首先（xiān）通（tōng）过将网（wǎng）页框调整（zhěng）为信用卡大小来校（xiào）准屏幕，输入与屏幕的距离后，会显示一个开口方向随（suí）机的字母“E”。根据受试者的答案，该算法会通过统计数据对视力测试评分进行预测。线（xiàn）上测试（shì）对双眼各设置（zhì）20个问题，几分（fèn）钟内可完成测试。

类似于AI根据（jù）用户喜爱的艺（yì）术家制作播放（fàng）列表，或（huò）根据（jù）用户（hù）之前浏览的内容推送相关广告（gào），随着视力（lì）测试的进行，该算法（fǎ）对测（cè）试分数做（zuò）出的（de）预（yù）测会（huì）越来越精准。

Piech研究小组本月在《AAAI人工智能会议（yì）论（lùn）文集》报道称，当研究人员用计算机运行上述程序模拟1000个真实病人（rén）的测试后，发现诊断误差（chà）比斯（sī）内伦测试降低了74%。模拟测（cè）试的工作（zuò）从（cóng）已知的（de）精确度评分（fèn）和（hé）人类可能犯的错（cuò）误类型两个（gè）因素（sù）开始（shǐ）。然后，程序对不同（tóng）的眼睛进行虚拟测试，比较（jiào）它们的准（zhǔn）确性。

研究小组（zǔ）用（yòng）模拟代替了实际的患者，因为AI 是从“真正”的精确（què）度（dù）开始计算（suàn）的，而这（zhè）对于人类是未（wèi）知的。

但（dàn）是Piech表示，线上测试的（de）研发并不意（yì）味着它能取代（dài）医生（shēng）诊断。

“但（dàn）这绝（jué）对是有（yǒu）帮（bāng）助的。”费城眼科医生Mark Blecher说，他以前写过比较各种眼科（kē）检测的评论文章。在他看来（lái），线上（shàng）视力测试并不是什么新鲜事，但巧（qiǎo）妙运用人工智能确实可以提高检测准确性（xìng），这值得赞扬。

Blecher说（shuō），研究人（rén）员（yuán）下一步（bù）该考虑（lǜ）的是用户参加测试时的情况。比如，测试者房间照（zhào）明或屏幕亮度等因（yīn）素都可能（néng）会影响测试评（píng）分。

相关论文（wén）信息：https://doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5384