位置:编程技术网 > 数据库 > 正文 >

科学网—人工智能赋能医学

2019年02月11日 15:36来源:未知手机版

美团被罚52万,dilidili,畜牧秤,error,香菇油菜,北京现货黄金开户

1月7日,Nature旗下顶级医学期刊Nature Medicine杂志同期刊登8篇论文,全部聚焦人工智能(AI)在医学领域的应用,当属史无前例。

其中一篇由美国Scripps研究所发布的文章指出,在医学方面,AI(特别是深度学习)开始在三个层面产生影响:临床医生将更快速、准确地进行图像分析;卫生系统将通过改善工作流程减少医疗差错;患者能够处理自己的数据,促进健康。

1月9日,上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心、上海交通大学医学院发布《人工智能医疗白皮书》,通过对AI在医疗领域应用情况的分析,提出包括医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测在内的五大应用领域。

1月11日,在2019年中国医学大会上,IT计算与医学这两个看似存在巨大鸿沟的领域的专家齐聚一堂,对AI在医学领域的应用与发展前景展开热议。

多点开花

经过60多年的演进,AI加速发展,正在呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新的特征。在中国科学院自动化研究所所长徐波看来,人工智能发生从 不能用 到 可以用 的重大转变,专用人工智能开始逼近甚至部分超越人类智能水平。

广州医科大学第一附属医院院长何建行与加州大学圣地亚哥分校人类基因组医学研究所所长张康在最新一期Nature Medicine上发文表示,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。

首先作为分诊和筛查工具,AI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。

另外,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,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;自动化分析心血管图像,量化血管狭窄和其他指标;等等。

医学影像是AI应用的典型实例,徐波以小肠胶囊影像识别为例称,运用AI技术之前,一个病例要耗费影像医生3~6小时的读片时间,出诊断报告时间不少于7个工作日,而运用基于深度卷积神经网络的小肠胶囊影像识别方法后,平均16毫秒就可以识别一张图像,病变识别准确率高达99.5%,采集的同时进行识别,可实时出结果。

深度学习还使得语音识别在识别率上向类人听觉迈进一大步,甚至在某些数据集上超过人类,达到工业可用的标准。 徐波举例说, 医疗语音输入可彻底解放医生的双手,人工智能语音识别、自然语言处理技术,结合定向麦克风,让医生在诊疗的同时实现病历的结构化录入,以此实现提高医学文书工作效率和病历质量。

中国医学科学院医学信息研究所所长池慧也举例说,云知声就在国内首次提出智慧医疗语音录入系统,该系统基于深度定制的医疗语音识别模型,可根据不同科室、不同病种的整段病历资料运算出关键词句语料,为临床和医技科室提供分场景支持。

而在辅助诊疗方面,由中山大学与西安电子科技大学合作研发的CC-Cruiser系统,可用于诊断先天性白内障,其利用深度算法预测疾病的严重程度,并提出治疗决策建议。由雅森科技与北京宣武医院、北京大学人民医院、北京协和医院合作研发的脑功能多模态人工智能,通过对核磁共振、脑电等数据的分析,应用于阿尔茨海默氏症、癫痫、帕金森病等脑功能疾病的量化分析、诊断和预测。

池慧表示,在药物研发方面,AI技术也大有可为。2018年深度智耀对外宣布代号为 菩提 的人工智能药物合成系统,通过大量学习公开的专利和论文数据库,能够协助化学家进行化合物合成,该系统能够将化合物合成环节效率提高50%以上。

挑战犹存

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。

徐波指出,目前,智慧医疗产品大多处于试验阶段,距离符合临床业务场景并落地还有一定距离。首先是缺乏验证标准,需要对智慧医疗产品进行算法软件评审、临床试验以及第三方测评数据库评估。另外,智慧医疗应用场景广阔,但目前产品大多聚焦在局部效率提升,缺乏全局性重大产品,难以形成带动效应。目前为止,国内还少有真正的智慧医疗产品通过CFDA的认证,用于临床。

本文地址:http://www.reviewcode.cn/shujuku/30547.html 转载请注明出处!

今日热点资讯