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人工智能进行疾病诊断

发布日期:2018-12-09 作者:xy 点击:

在整个大的医疗范畴,疾全自动新利体育器人18新利登陆病确诊,尤其是医学印象(X射线、超声、MRI 、CT和PET等)是人工智能比较得到认可的方向。2017年,Arterys公司的印象平台Cardio AI成为FDA同意的首例人工智能全自动新利体育器人,18新利登陆辅助确诊工具,用于帮助医师剖析心脏核磁共振图像,可自动化描绘图像中的心室轮廓线,并核算心室功全自动新利体育器人,18新利登陆能相关参数;随后其Lung AI和Liver AI也连续获得FDA的同意,用于辅助医师剖析肺结节和肝脏损害。今年2月份,Viz.AI公司的ContaCT也获得FDA同意用于剖析大脑CT的扫全自动新利体育器人,18新利登陆描图像,用以发现与中风相关的信号(如可疑的大血管堵塞),及时通知医师。令人振奋的是,近来,FDA同意IDx公司的IDx-DR可独立用于初步筛查糖尿病视网膜病变,全自动新利体育器人,18新利登陆判别是否需要医师的进一步评价和确诊。
除了工业界的进展,学全自动新利体育器人,18新利登陆术界高水平杂志上人工智能印象相关的作业也屡见不鲜,2016年的JAMA和2018年的Cell都有人工智能在确诊眼科疾病如年纪相关性黄斑变性和糖尿病黄斑水肿的研讨报导。简全自动新利体育器人,18新利登陆而言之,人工智能对疾病印象的识别有着较高的灵敏度和特异性,速度快和重现性也是人工智能的优势地点,医师集体都开端担心会不会被人工智能抢走作业全自动新利体育器人,18新利登陆
人工智能在医学印象确诊全自动新利体育器人,18新利登陆方面的优异体现,其实一点也不意外,本来这一轮的人工智能浪潮的催化剂就是斯坦福大学教授、谷歌云全自动新利体育器人,18新利登陆首席科学家李飞飞的ImageNet。源于某些疾病的印象确诊有较为明晰的标识,以及足够的训练集,人工智能在印象数据集上能到达与医师平起平坐的正确率。但现实环境会比文献或许多人机PK大赛中严格控制的条件要复杂,尽管人工智能通全自动新利体育器人,18新利登陆过引进Dropout和DropConnect等算法来削减过度拟合,但数据多样性不足仍会导致人工智能存在偏全自动新利体育器人,18新利登陆向性,泛化能力不足,对稀有疾病更是束手无策。其次,当时的人工智能只能从事指定类型的智能行为,有许多的适用条件和范围,比如IDx-DR除了依然需要专业人员操作全自动新利体育器人,18新利登陆眼底照像机获得高质量图像,并且需要在使用之前扫除多种不适用状况,如持续性视力损失、视力模糊、增殖性视网膜病和视网膜静脉堵塞等症状。再次,遇到某些不置可否的疾病印象,就常常需要医师在读片时问诊患者及结合患者之前的病历全自动新利体育器人,18新利登陆报告来归纳判别,这类需要根据医学知识进行逻辑推理判别的任务对人工智能而言好像并不容易。在威诺全自动新利体育器人,18新利登陆格拉德模式挑战(一种代词消歧的自然语言问题,用于区别人工智能是根据知识来理解对话仍是根据统计数据的猜测)中,人工智能溃不成军。最终,所有的人工智能作业全自动新利体育器人,18新利登陆只要遵循临床指南,才或许被医师集体所认可,比如最像医师的IDx-DR拿手视网膜成像的图像解读,在2017年美国糖尿病协会对筛查糖尿病视网膜病变的立场声明中,视网膜成像属于依据分级系统的E级依据,并且FDA也明确表明患者在40和60岁以及有任何视觉问题时,依然需要全套的眼科查看,更何况人工智全自动新利体育器人,18新利登陆能经过多层神经网络的黑匣子给出的成果并不令人放心。一起医学在不断进步,临床指南也会修改,有或许导致之前训练集的标识需要重新来过。数据标识作业可谓是劳动密集型工种,许多类似富士康的雇佣大量人员,仅仅这些数据标识工厂并全自动新利体育器人,18新利登陆没有出现在光鲜的新闻上。医药类数据标识因为其专业性强,对标识人员的水平要求更高。人工智能医学印象肯定是未来的方向,有望广泛进入各大医院作为医师的助手在多种疾病的确诊上提供真正有实用价值的参考性意见。仅仅现在的人工智能离媒体宣扬的“代替医师”还有很长的路途。

其实假如着力于人眼不可及的范畴,也许是另一条可行之路,比如把疾病确诊简化到分子水全自动新利体育器人,18新利登陆平。假如人工智能选择弥补人类缺乏的能力,而不是去和人类竞争,那被承受的概率和速度要大得多、快得多。我们知道,肿瘤的异质性很强,即使是看起来很类似的肿瘤形态,也或许有着不同的基因变异,此时病理学常无能为力。并且肿瘤的全自动新利体育器人,18新利登陆异质性也是导致新药研发缺乏针对性而失利的重要原因。近期,Nature杂志发表了一篇文章,一百多位科学家联合开发了一套根据中枢神经系统肿瘤DNA甲基化来进行疾病诊全自动新利体育器人,18新利登陆断和分类的人工智能,它与标准的确诊方法有可比性,并且更重要的是,因为完全根据不同的角度,这套人工智能还可以发现现在医学指南中未分类的肿瘤类型,为肿瘤的精准医治和新药开发提供重要信息。


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