AI在医疗领域到底有什么作为?未知潜力远大于已知应用

极客网•极客观察7月10日,在医学领域,AI已经带来无数进步,例如我们可以用AI管理电子病历,用AI诊断一些病症,用AI辅助治疗……

有人预测说自主AI将会取代医生,有人则不以为然。内科医生们感到乐观,他们对医疗AI充满期待,却并不担心工作会被AI夺走。

不应神化,也不该拒绝——那AI到底在医疗领域有什么用?我们今天就来简单盘点并讨论一下。

photo-1453847668862-487637052f8a.jpg

AI给诊断带来变革

在医疗AI领域,大多的研究工作围绕“诊断”展开。科学家训练AI系统,让它识别不同条件下病人的病症,这是主要的研究方向。

在国外,IDx-DR之类的自主AI系统已经获得FDA的认可,它们可以诊断糖尿病视网膜病变等疾病。谷歌也与Verily 合作开发AI系统,它也可以诊断糖尿病视网膜病变。

一般来说,使用这些AI系统时需要专门的临床仪器,不过密歇根大学凯洛格眼科中心开发的AI诊断系统用智能手机摄像头就能识别糖尿病视网膜病变。这个名叫RetinaScope的系统将智能手机与AI技术融合,可以降低成本,让视网膜成像技术得到更广泛的应用,这是很多AI+医疗创业梦想的方向。

谷歌在AI方面投入重兵,它开发的一套AI系统诊断肺癌的准确率比人类专家还要高。原理很简单,谷歌用深度学习算法训练肺癌诊断AI系统,它可以分析断层扫描(computed tomography,CT)影像,预测患病概率,效率和准确率超出人眼。

另有研究指出,用机器学习程序诊断心脏病,准确率也已达到与传统手段不相上下的水平。

同时,AI诊断领域还取得一些其他小进步,例如可以用Apple Watch诊断检测精神分裂症和心脏病。

这些原理都很简单,对于那些有明确表征的疾病,AI在读取数据和分析数据方面,要比人类高效和精准得多。

AI帮助医生筛选数据

AI的另一个医疗应用是帮助医生筛选数据。借助预测性算法,AI可以像专业人士一样快速筛选数据。

例如,外媒报道美国威尔康乃尔医学院(Weill Cornell Medicine)用AI系统分析数据,判断5天大的体外受精胚胎成功怀孕的几率有多高。研究人员收集12000张人类胚胎图片,花几天时间处理,然后用数据训练AI算法,它就能识别健康与不健康胚胎。

研究发现,用这种名叫Stork的算法评估新胚胎影像时成功率达到97%。以前,诊断胚胎时有时要依靠人类的主观判断,Stock能分担人类的一些工作,让流程标准化,而且更精准。

不只如此,研究人员还用AI系统分析病人,看病人的身体条件是否适合做手术。例如,有专家开发了一套AI系统,它可以分析病人是否适合做角膜屈光手术,以及哪些病人做完手术之后可能会有并发症。

简言之,人类医生判断时往往会出现错误,有了AI工具,研究人员也许能开发出更精准的筛选工具。当然,也不是所有的医疗场景都适合,AI解决的还是大量重复劳作的问题。

AI分辨癌细胞类型

AI能否在癌症诊断、管理方面给人类带来帮助?当然有可能。Osaka大学的研究人员最近做过实验,他们开发一套AI系统,可以分辨癌细胞类型。研究团队用卷积神经网络开发一套系统,然后用8000张细胞图片对系统进行训练,最终系统识别癌细胞的精准率达到98%。

癌症有多种,病人不同,癌细胞的类型也不同,而且会存在巨大变化,这使得人类很难区分,AI系统则可以帮上大忙。

最近,卢森堡大学生命科学研究组也开发出一套系统,它可以模拟癌细胞代谢过程,分析抗癌药物的效果。据悉,该系统首先给健康细胞和癌细胞建模,然后专家将10000名病人的基因数据输入系统,再用系统进行模拟,看看不同化合物对细胞代谢有何影响。

如此,AI就可以用来筛选抗癌药物,看看哪些药物安全有效,这样一来在药物进入实验室接受测试之前,研究人员就可以提前淘汰不合格药物。

AI远程监控病人体征

将AI植入穿戴设备,医生就可以在远方监控病人。例如,一家名叫Current Health的公司开发出一款AI设备,病人在家中使用该设备,Current Health就可以收集多种关键信号,包括病人的脉搏、呼吸、氧饱和度、温度等。

该设备将各种实时数据发送给医生,让他们远程处理。收集数据之后,Current Health会用AI对数据进行分析,及时发现数据中出现的不良变化。

实际上在医疗电子领域,将AI与智能手表等设备融合监控心脏病,早已开始流行。此外,研究人员还开发出可以诊断肥大型心肌病的AI工具,也可以植入携带方便的穿戴设备。

AI用于基因研究

AI还可用于基因研究。据报道,利用AI技术,研究人员最近在DNA非编码区发现一些基因突变,发现它们与自闭症有关。然后研究人员用深度学习技术去分析这些“垃圾区域”,找出它们的影响。

具体做法上,研究小组对12万个基因突变进行分析,判断哪些突变与自闭症患者的遗传行为有关。这一研究可能无法告诉我们到底是什么原因引发自闭症,但它的确有可能揭示怎样的基因突变与自闭症有关。这样的海量数据大规模分析,非AI不能高效完成。

总之,AI之于医疗行业的应用已经无处不在,从病情诊断到辅助治疗,从癌症分析到基因研究,都有AI的身影。当然,虽然AI在医疗行业的应用的确取得了不少进步,不过AI仍然很年轻,未知潜力远大于已知应用,医疗+AI的精彩之路才刚刚开始。

下一篇:对话途鸽科技CTO王凯航:途鸽智慧旅行助手是如何炼成的?

(免责声明:本网站内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。 )