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来源:利澳国际 日期:2019-05-28

内容摘要:
天荣国际平台 +主管q597272--5月20日,《自然医学》发布了谷歌AI团队的最新一项人工智能研究,

  天荣国际平台 +主管q597272--5月20日,《自然医学》发布了谷歌AI团队的最新一项人工智能研究,即依据低剂量计算机断层扫描图像预测肺癌发病率。研究表明其成果将超越6位专业放射医学专家。

  对于每个患者,新模型采用已有的低剂量计算机断层扫描数据库,输入患者CT图像,经过分析输出该病例的癌症风险预测和评分

  经过分析高通量的3D肺部图像后,这套新的机器学习系统不仅可预测整体肿瘤同时也可通过肺结节识别细微的恶性组织,再与扫描数据比对后就可估计肺结节的生长速度。事实上,新系统可在技术上归入4D范畴,由于包括了当前和之前的两次扫描,因此能够得出肺结节随时间的生长变化。

  Daniel Tse研究团队的实验结果表明,该人工智能系统发现极小恶性肺结节的准确率高达94%,在无先前CT扫描图像的条件下,其表现超过6位平均8年读片经验的放射医学专家。

  谷歌开发工程师强调这一系统主要用于提高医生检测结节的能力以及确定其危险性,同时Daniel Tse表示研究主要是为了创建深度学习的模型,解决目前肺癌筛查中的高假阳性和高假阴性问题,最重要的是,这套系统不仅是辅助检测,还可以预测肺癌发展。从现实层面来说,该系统有助于填补专业胸透放射医生的缺乏,并为社区医院的普通放射科医生提供便利,甚至有可能促使肺癌筛查的推广。

  专家认可其研究前景及影响,表示后续工作还有许多。医学成像国际权威、美国伦斯勒理工学院讲席教授王革认为:“低剂量CT检查对于肺癌普查极为重要。在这个领域AI大有作为。”同时他也表示目前关于肺癌检测的AI研究仍在早期阶段,后续关于如何优化、改进、验证,以及如何融入放射科医生工作流程等都还有许多工作需要完成。

  事实上,近几年来医疗一直是谷歌AI团队研究的重点,也取得了令人瞩目的成果。谷歌在技术方面非常有优势,一方面积累了大量的用户数据,另一方面在深度学习、知识图谱、自然语言处理、翻译、语音识别、图像识别都积累了很长时间,有强大的人才储备和技术储备。谷歌AI团队采取与医疗机构合作的方式解决基础研究问题,Jeff Dean称2018年的研究中他们已经将范围扩大到计算机辅助诊断和临床任务预测。

  谷歌表示其AI团队目前主要在眼科疾病和数字病理学方面取得了重大的进展。2016年谷歌发表的一项研究表明,经过训练的用于评估视网膜眼底图像以检测糖尿病视网膜病变迹象的模型,其表现与美国医学委员会认证的眼科医生相当,甚至略好于后者。2018年,通过使用由视网膜专家标记的图像进行训练,模型的表现已经与视网膜专家相媲美。谷歌发表了一项评估,显示了眼科医生与ML模型协同判断,如何比单独做决定更准确。谷歌AI研究团队与子公司Verily合作,在印度的Aravind眼科医院和泰国卫生部下属的Rajavithi医院等10多个地方部署了这个糖尿病视网膜病变检测系统。

  在数字病理学方面,Google研发了一款名为LYNA的监测工具,用于AI辅助乳腺癌诊断。LYNA能够以99%的准确率区分出有转移性癌症的载玻片和无转移性癌症的载玻片,将曾经的平均诊断时间缩短了一半。

  目前中国也有许多公司根据自身优势进军AI医疗行业,科大讯飞就是一个例子。科大讯飞作为语音识别和计算机视觉方面的领头羊,利用自身的技术优势,正在致力于为机器插上嘴巴、耳朵、眼睛和大脑,让机器能听会说,能理解会思考。

  科大讯飞在人工智能医疗发展战略上,主要走跨界合作路线,围绕提高医生工作效率为核心,专注辅助诊疗。比如通过智能语音交互技术对医院临床业务进行流程再造,减轻医生文书压力,提高医生工作效率,医生只要口述病历内容,经过后台语音识别和自然语言理解处理,结构化的电子病历便会自动生成。

  同时利用智能影像识别技术辅助医生阅片,提高放射科医生的工作效率,降低阅片的漏诊率。讯飞的医疗影像辅助诊断凸显了其在图像识别技术上的领先优势,此项技术结合了海量的医疗数据和医生的专业知识,基于深度学习的影像处理技术,再为广大医生尤其是基层医生提供辅助诊疗的建议。

  科大讯飞AI医疗以辅助诊疗为主,不考虑代替医生独立诊疗。通过自然语言处理技术,让系统自动学习教科书、病历、临床指南等,形成自己的知识体系,遇到新的病历和患者数据可以给出建议,医生也可给予修正。科大讯飞与清华大学共同开发的“智医助理”正是对应这一需求。

  目前科大讯飞在智能医疗方面主要推出的产品有云医声、医疗麦克风、医疗听写SDK、导诊机器人以及口腔语音电子病历。这些产品主要在北京协和医院、北京口腔医院等投入使用。

  根据美国2017年的一项调查研究,超过半数的医院计划在未来五年内引入人工智能,可见“AI+医疗”的模式已经是医疗产业的大势所趋。AI不但承担了医生的部分重复性工作,而且使诊疗过程更加规范化和精确化。可以预见的是,机器的深度学习将帮助医疗产业实现跨越发展。


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