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环亚集团线路检测中心 - 人工智能,让顶级“医生”走入寻常百姓家
时间:2020-01-11 16:43:51

环亚集团线路检测中心 - 人工智能,让顶级“医生”走入寻常百姓家

环亚集团线路检测中心,​10月8日,中山大学宣布成功研发出“上消化道肿瘤内镜人工智能(ai)辅助诊断系统”,该套系统可以让图像诊断的准确率达到90%以上,堪比资深专家水平。

这一研究成果也意味着,随着人类技术的不断发展,传统的治疗方式已经发生了巨大的改变。ai新时代的来临,将会深刻地改变人类的传统肿瘤治疗方式。

说起人工智能治疗,大家都认为这是21世纪才有的新技术。

但事实上,任何技术的发展,都不是突然产生的,而是有一个漫长的发展变化过程。

1954年,美国的钱家其就已将计算机应用于放射治疗,计算剂量分布和制定治疗计划,这是目前有记录的最早的一次人工智能治疗运用;

1959年,美国的ledley等人首次用计算机诊断了一组肺癌病例,开创了计算机辅助诊断的先例;

1982年,美国匹兹堡大学的miller等人发表了internist-i内科计算机辅助诊断系统,其知识库中包含了572种疾病,约4500种症状。

可以说,早期的人工智能,已经伴随着人类走过了半个多世纪的路程。但由于算法的落后,因此人工智能技术过去并没有得到太大的突破,仅仅只是停留在自我生长阶段。

不过,随着多项关键性技术得到突破,人工智能的发展也迎来了春天。

2013年,对于ai癌症治疗领域来说,是一个值得纪念的时间。这年11月,美国德克萨斯大学md安德森癌症中心携手ibm沃森共同开启了名为“肿瘤专家顾问(oea)”的项目,该项目主要用于白血病的辅助治疗,可以系统地收集患者的数据信息,然后做出最佳决策诊断,推出个性化的治疗方案,减少医生的失误。

然而遗憾的是,2017年2月md安德森癌症中心和ibm沃森的肿瘤学专家顾问项目合作依然被中止,原因虽然未披露,但“肿瘤专家顾问”难以成功推广到其他医院无疑是个不可忽视的因素。

不过,柳暗花明又一村,在中国市场上,沃森却取得了意想不到的成功。

2017年3月,百洋医药集团旗下的百洋智能科技与沃森合作,利用沃森的智能解决方案与大数据云平台服务于基层医疗。

2018年6月,全球放疗巨头医科达又与百洋智能科技联合达成合作,就如何将沃森在智能决策上的优势用于精准的肿瘤放疗达成了共识。经过一年多的发展,沃森智能方案在中国已经有200多家医院得到了应用。

除了有代表性的沃森外,国内外其他公司也在积极地推动ai肿瘤治疗技术不断地继续向前发展:

可以说,利用人工智能解决癌症治疗问题,已经是未来大势所趋。

ai在肿瘤治疗领域的加速运用,将会深刻地改变未来的肿瘤治疗格局。目前,ai在智能影像、早筛早诊、预测肿瘤进化、识别小肿瘤等方面,有着人工无可比拟的优势。

(1)智能影像

韩国曾经研发了一套ai医疗影像判读系统,可以通过x射线筛查肺癌等肺部疾病,结果发现医生诊断和定位准确率在80%左右,而ai的成绩则稳定在98%以上。

中国2018年举办的“chain”杯神经影像人机大战结果也显示,医疗ai的准确率要高出人类约20%,与韩国情况相似。

中科院自动化所分子影像院重点实验室也针对鼻咽癌、肺癌、胃癌和肝癌等高发癌研究出了一套智能影像系统:

(2)早筛早诊

文章开头所提到的中山大学上消化道肿瘤内镜人工智能系统就是属于早筛系统。

由于早期上消化道癌容易漏诊,导致中国内地早期上消化道癌的早诊率不足10%。而中山大学开发的这套ai系统在经过12万张图像数据的识别和学习后,对癌变的诊断准确率可以达到96%。

目前,该系统已在江西省肿瘤医院等部分医院落地应用。借助该系统,低年资医生的诊断率可媲美专家,相当于为基层医院送去了一个顶尖的内镜专家。

(3)预测肿瘤进化

英美研究人员开发出了一种使用ai预测肿瘤会如何改变以及如何在病人体内传播的技术。

研究人员通过收集病人的肿瘤组织样品,引入机器学习来追踪肿瘤转移过程中发生的进化改变,成功地找到了肿瘤与促使肿瘤转移改变相关的突变模式。使得医生能更精确更容易地为病人制定最佳治疗方案,从而改善他们的预后。

(4)识别小肿瘤

肺癌患者的小肿瘤使用传统检测方式一般很难发现。

美国中佛罗里达大学计算机视觉研究中心开发出了一套新的ai检测系统,经过训练的ai系统在ct图像中发现小肿瘤的准确率约为95%,而人类放射科医生的准确率只有65%。ai系统取得的这一结果大大超出了人类医生的水平。

当然,ai治疗虽然前景可观,但目前也存在着一些困难亟待解决。主要有以下问题:

(1)变现困难

变现困难有多种因素引起,最重要的是初始投入成本过高。

由于ai医疗属于新兴产业,进入医疗机构尚需大量人力和资本投入,但医院的公益属性又会让医院遭遇亏损,这就产生了巨大的矛盾,而且落地所需要的巨额投资和持续投入也很容易让企业受挫。

(2)垃圾数据

由于不同层级的医疗单位水平参差不齐,导致同样的病情会出现不一样的诊断结果,数据标准差别较大,加上记录不完整,这种低质量的数据对ai机器而言就是垃圾数据,很难有太多价值。

如果案例有限,数据没有经过系统性的调试和广泛的模拟验证,ai输出的一些治疗方法建议就有可能出现错误,导致医疗事故。

因此,抽取大量有效数据进行分析,提升治疗水平,统一诊断标准,对病历进行准确规范,并对数据进行系统的调试、验证和快速更新迭代,就显得非常重要了。

(3)覆盖有限

虽然目前ai已经可以筛查多个病种了,但由于历史和技术等因素,ai所能覆盖的疾病种类和服务依然非常有限,并不能够大幅降低医生的负担。

而且由于取样的原因,没有办法完成对不同种群基因、自然环境、生活习惯下人群的全面数据覆盖,这就导致算法无法考虑到不同群体的需求而出现偏差。

如果能够扩大覆盖面,并构建一个完整的肿瘤疾病谱分布、病理分型及分子生物学分型数据,明显减轻医生负担,让更多医生受益,相信会有更多的医疗机构愿意持续使用ai。

(4)隐私安全和数据孤岛

对大众而言,数据安全是非常重要的。鉴于国内黑客攻击和数据频繁泄露的现实,存在着有人故意攻击算法以造成大规模伤害的风险。

此外,生成对抗网络也可能会模糊真相,有无限操纵内容的可能性,这就有可能会导致一些问题。

除了隐私安全问题外,数据孤岛也是一个大问题。由于公开数据与真实世界的临床数据之间存在偏差,而且有可能会出现数据老旧或图像有残缺的情况。

因此,如何建立一套值得信任的健康数据模式和安全的监管体系,是一个迫在眉睫的重要问题,将会影响ai治疗的未来发展。

不过,未来已至,相信这些问题终将会在发展中得到解决。“青山遮不住,毕竟东流去。”历史潮流不可违抗,ai的发展终究会随着时间的推移而对人类产生越来越大的影响,相信我们在有生之年就能看到ai治愈肿瘤患者的那一天。也期待这一天能够早日到来,让广大患者早日脱离苦海!

参考文献

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3. ai系统成“最强辅助” 肿瘤诊疗规范化升级 免疫时间 2019-6-10

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5. 国内首个肿瘤ai大数据实验室秀“内功” 数字中国 2019-2-28

6. 影像组学:揭开肿瘤的面纱丨ai+医疗 中国科学院自动化研究所 2019-8-5

7. 肺癌治疗新突破!ai识别“被遗忘”的小肿瘤,准确率高达95%! 人工智能和大数据 2018-12-22

8. 中国团队研发出消化道肿瘤ai诊断系统 ai人工智能产业研究 2019-10-9

9. ai可预测肿瘤进化?好医生 2018-11-14

10. ai技术在肿瘤治疗的应用 美柏医健 2018-07-27

11. ai诊断肺癌准确率比医生高近20% 2019-04-12 科技日报

12. 解锁ai医疗“落地之难” 2019-07-11 新华网

13. ai“开天眼” 内镜如有神 2019-10-09 广州日报

14. 人工智能科技系列连载之一:人工智能及其在医学中的发展史奥咨达医疗器械服务 2018-11-03

15. ai技术在肿瘤治疗的应用 美柏医健 2018-07-27

16. ai黑科技:“watson”10秒“搞定”癌症?保持谨慎,期待未来!咚咚癌友圈 2018-11-26

17. 神经影像人机大战 医疗ai胜出 2018-07-01 新华网

(编辑:匿名)

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