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Nature子刊深度综述:“人工智能+医疗”的实施现状与未来发展

2019-01-12 10:27

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[ 亿欧导读 ] 人工智能(AI)正在经历爆炸式增长,影响着许多行业,也正为医疗健康行业带来一场全新革命。“AI+医疗”成为热门领域,在学界、工业界和监管机构中都引发了极大关注。 图片来自“123rf.com.cn”

【编者按】在最新一期《Nature Medicine》上发表了一篇关于医疗AI深度综述,梳理和预测了AI技术在医疗健康领域的实施现状与未来发展。本文整理了这篇综述中的精彩内容,以飨读者。

本文来源于《Nature Medicine》,学术经纬编译整理;经亿欧大健康编辑,供行业人士参考。

人工智能(AI)正在经历爆炸式增长,影响着许多行业,也正为医疗健康行业带来一场全新革命。“AI+医疗”成为热门领域,在学界、工业界和监管机构中都引发了极大关注。

近日,广州医科大学第一附属医院院长何建行教授与加州大学圣地亚哥分校(UCSD)人类基因组医学研究所所长张康教授在最新一期《Nature Medicine》上发表了一篇深度综述,梳理和预测了AI技术在医疗健康领域的实施现状与未来发展。我们整理了这篇综述中的精彩内容,以飨读者。

AI在医疗领域的现状

“AI+医疗”指的是人工智能通过机器学习、表征学习、深度学习和自然语言处理等各种技术,利用计算机算法从数据中获取信息,以协助制定临床决策为目的,实现辅助诊断、疗法选择、风险预测、疾病分诊、减少医疗事故和提高效率等一系列功能。

在医疗健康领域,AI发挥重要影响的应用将涵盖四大方向:诊断,治疗,人口健康管理,监督和调控。

▲“AI+医疗”潜在应用的四大方向 (图片来源:根据《Nature Medicine》图片修改)

研究人员预测了基于AI的技术在临床实施应用的几种方式。

首先是作为分诊和筛查工具,理论上可以降低医疗系统的压力,把资源分配给最需要医疗帮助的患者。例如,通过深度学习,AI工具可以检查视网膜图像,确定哪些患者有致盲性眼病并及时转诊给眼科医生。还有英国Babylon公司开发的一款移动应用,可以和用户直接互动的聊天机器人,实质上就是基于AI的分诊工具,用于区分患者是否需要找医生做进一步检查。

AI技术还可以在一些理论上不复杂但时间紧、耗人力的任务上作为替代人手,让医疗工作者可以去处理更复杂的任务。例如,自动化分析射线成像,估测骨龄;自动化分析光学相干断层扫描(OCT)影像,诊断可以治疗的视网膜疾病;自动化分析心血管图像,量化血管狭窄和其他指标,等等。

最能体现AI价值的方式或许是让AI辅助专业医师。让临床医生与AI结合,产生1+1 2的协同效应,支持实时的临床决策,助力精准医疗。

临床实践实施AI技术的关键议题

虽然医疗相关的AI技术不断实现突破,但把技术“转化”为真正实施于临床的应用,目前还存在一定距离。要真正实现“产业化”,需要获得大批量数据,把AI嵌入实际的临床工作流程,并配合监管框架。研究人员认为,需要解决以下几大问题。

数据共享

无论是对AI的初始训练还是对算法的验证和改进,数据都是核心依托。目前,像Cardiac Atlas Project,放射学视觉概念提取挑战赛VISCERAL(Visual Concept Extraction Challenge in Radiology),英国生物样本库“UK Biobank”和Kaggle数据科学杯赛 (Data Science Bowl)等国际项目,提供了成像和非成像数据的大规模数据集。不过,研究人员认为,要在医疗健康领域更广泛的采纳AI技术,数据共享的程度还需要进一步加大。

数据和算法的准确性和透明度

透明度涉及多个层面。例如在监督式学习中,预测准确性很大程度上依赖于输入到算法中的注释的准确性。大量(上万至十万级)高质量标注好的数据是算法准确性的根本条件,也是稀缺资源。另外输入数据的标签透明度对评估监督式学习算法的训练过程是否准确起到关键作用。

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