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科技助力，醫(yī)療AI讓病癥“無處遁形”

2019-05-23 11:10

自醫(yī)療AI誕生以來，其臨床價值及社會意義一直備受關注，將醫(yī)療AI技術應用于疾病早篩領域，助力臨床醫(yī)師進行肺癌、乳腺癌等重大疾病的早篩，也是眾多AI企業(yè)的共同夢想。

谷歌推出AI早期肺癌檢測系統(tǒng)，準確率94％

幸運的是，隨著AI在醫(yī)療領域廣泛運用，通過計算機技術對各類癌癥進行高效、精準的早期診斷與篩查已成為可能。近日《自然醫(yī)學》雜志更新了美國谷歌公司新的研究情況，谷歌人工智能部門的Daniel Tse與斯坦福大學、紐約大學等聯(lián)合開發(fā)了一個深度學習模型，可根據(jù)掃描圖像來預測肺癌風險，比醫(yī)生早一年查出肺癌，使患者存活概率提升40％。研究人員表示，該AI系統(tǒng)不僅能預測整體腫瘤，也可識別細微的惡性組織；通過對前后兩次掃描圖像的數(shù)據(jù)對比，AI系統(tǒng)還可評估肺結節(jié)的生長速度。

通過學習42290個CT掃描圖像，這一深度學習模型實現(xiàn)了不依靠人工參與便可預測肺部結節(jié)的惡性程度。同時，其在6716例測試病例中檢測微小惡性肺部結節(jié)的準確率達94％。盡管模型還需要經(jīng)過大規(guī)模的臨床驗證，但這一發(fā)現(xiàn)仍展現(xiàn)了該AI系統(tǒng)或?qū)⒊蔀榉伟┖Y查推廣的利器，改善肺癌患者的治療和預后，并降低社會醫(yī)療成本。

人工智能利用面部圖像幫助識別遺傳綜合征

今年1月，美國FDNA分析技術公司已訓練人工智能在接受17000多張真實患者面部圖像訓練后，以高準確率識別罕見的遺傳綜合征。研究者利用兩個獨立的測試數(shù)據(jù)集測試人工智能的表現(xiàn)，每一個數(shù)據(jù)集都包含數(shù)百張之前經(jīng)過臨床專家分析的患者面部圖像。對于每一張測試圖像，人工智能按照一定順序列出各種潛在的綜合征。在兩組測試中，在90％左右的情況下，人工智能提出的前10條建議中都包括了正確的綜合征，這超過了臨床專家在另外三個實驗中的表現(xiàn)。