隨著人工智能的發(fā)展_會(huì)給醫(yī)療帶來怎樣的驚喜呢
隨著醫(yī)療人工智能的發(fā)展,應(yīng)用場(chǎng)景正逐步多元化。目前,AI參與的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域包括可分析腹部腫瘤的腹部醫(yī)學(xué)影像處理系統(tǒng)、精準(zhǔn)射頻消融肝癌手術(shù)、超聲機(jī)器人、兒童成長(zhǎng)發(fā)育遲緩智能診斷輔助系統(tǒng)等。同時(shí),為醫(yī)生提供智能診療工具、臨床決策支持系統(tǒng)等,也是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的主要方向。下面就隨網(wǎng)絡(luò)通信小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。
數(shù)據(jù)仍是人工智能發(fā)展的掣肘因素。3月23日,在2018中華醫(yī)院信息網(wǎng)絡(luò)大會(huì)上,清華大學(xué)信息技術(shù)研究院Web與軟件技術(shù)研究中心副主任楊吉江認(rèn)為,“數(shù)據(jù)是人工智能的基本素材。”醫(yī)療場(chǎng)景的復(fù)雜、決策程序的復(fù)雜,讓更多的AI+醫(yī)療公司不止局限于算法的開發(fā),而是逐漸回歸數(shù)據(jù),重視數(shù)據(jù)采集和管理。
應(yīng)用場(chǎng)景多元化
在歸納醫(yī)療領(lǐng)域人工智能的應(yīng)用時(shí),浙江大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院教授孔德興介紹,目前主要包括AI+輔助治療、AI+醫(yī)學(xué)影像、AI+精準(zhǔn)手術(shù)、AI+藥物挖掘,以及虛擬護(hù)士等AI+健康管理產(chǎn)品。
楊吉江表示,在一些歐美國家,人工智能已經(jīng)在自我監(jiān)測(cè)和預(yù)防、癡呆癥的早期發(fā)現(xiàn)、胰腺癌診治、眼科影像等領(lǐng)域應(yīng)用。
在AI輔助診療的領(lǐng)域中,具有典型性的案例就是IBM Watson,作為IBM開發(fā)的人工智能云平臺(tái),Watson可幫助腫瘤醫(yī)生或臨床團(tuán)隊(duì)做出治療決策。自2017年3月百洋智能科技取得了Watson腫瘤解決方案(Watson for oncology)在中國市場(chǎng)的獨(dú)家總代分銷權(quán),目前沃森腫瘤會(huì)診中心已在中國29家三甲醫(yī)院或機(jī)構(gòu)落地。
除此之外,AI輔助醫(yī)療也在多個(gè)領(lǐng)域獲得實(shí)際應(yīng)用上的進(jìn)展。孔德興介紹道,國內(nèi)開發(fā)出了“腹部醫(yī)學(xué)影像處理系統(tǒng)”,已在多個(gè)醫(yī)院取得成功應(yīng)用。例如,一位37歲的男性患者被診斷為胰頭腫瘤晚期,腫瘤侵犯大血管,認(rèn)為無法切除,但通過上述系統(tǒng)卻發(fā)現(xiàn),腫瘤未侵犯大血管,僅為局部壓迫,可以手術(shù)切除。由此,該病例手術(shù)成功,術(shù)后恢復(fù)良好。類似的,這類系統(tǒng)挽救了多名患者的生命。
醫(yī)療人工智能落地成現(xiàn)實(shí) 如何保證數(shù)據(jù)精準(zhǔn)是關(guān)鍵
以人工智能為依托,超聲機(jī)器人的應(yīng)用則較為廣泛。在獲取合格圖像后,超聲機(jī)器人進(jìn)行自動(dòng)篩查、智能診斷,輔助設(shè)計(jì)手術(shù)方案,并進(jìn)行療效評(píng)估??椎屡d及合作者曾建立包括超聲影像、病理數(shù)據(jù)在內(nèi)的超過24000個(gè)樣本的數(shù)據(jù)庫,同時(shí)在英特爾公司支持搭建的計(jì)算環(huán)境中,采用深度學(xué)習(xí)算法,研發(fā)出DE超聲機(jī)器人。2016年,在針對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲影像識(shí)別和診斷的人機(jī)“大戰(zhàn)”中,DE超聲機(jī)器人獲勝。
孔德興介紹,超聲機(jī)器人目前判斷是否有甲狀腺結(jié)節(jié)的平均準(zhǔn)確率可達(dá)到95%,判斷良性惡性的平均準(zhǔn)確率可達(dá)到85%以上。
醫(yī)療人工智能領(lǐng)域從不缺少實(shí)力雄厚的入局者。例如,科大訊飛智慧醫(yī)療BU總經(jīng)理陶曉東日前向記者介紹,訊飛影像已支持線上胸部CT肺結(jié)節(jié)檢測(cè)和乳腺鉬靶腫塊檢測(cè),另有多個(gè)病種將陸續(xù)完成人工智能輔助診斷開發(fā)。
阿里健康人工智能實(shí)驗(yàn)室主任范繹表示,阿里健康的醫(yī)療AI“Doctor You”立足于推動(dòng)醫(yī)療AI全方位的整體發(fā)展。3月23日,由美國梅奧醫(yī)療集團(tuán)與高瓴資本聯(lián)合成立的惠每醫(yī)療集團(tuán)也參加了此次會(huì)議,旗下的“惠每臨床決策支持系統(tǒng)”來自人工智能與大數(shù)據(jù)的結(jié)合。
回歸數(shù)據(jù)價(jià)值是關(guān)鍵對(duì)于AI醫(yī)療公司來說,單一的算法開發(fā)如今似乎很難支撐起一家公司數(shù)據(jù)的價(jià)值重新回歸。
“實(shí)際上,人工智能是一種知識(shí)的表達(dá)。”楊吉江談到,人工智能其實(shí)是一個(gè)交叉學(xué)科,既是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支,又涉及心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等。如果研究機(jī)構(gòu)或公司只是單純研究算法,那么很難實(shí)際應(yīng)用。不同來源的數(shù)據(jù)與算法結(jié)合,才是人工智能的根基。
自然語言學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、虛擬助理等,都是AI的具體研究領(lǐng)域。在醫(yī)療方面,圖像分析的應(yīng)用也比較廣泛。
楊吉江認(rèn)為,從發(fā)展階段上看,人工智能從早期推理到后面的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),數(shù)據(jù)是最主要的。例如,有AI+醫(yī)療影像的公司與業(yè)內(nèi)專家探討,開始回歸數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理上花費(fèi)很大的力氣,而不是“虛幻的”去做診斷。
醫(yī)療人工智能落地成現(xiàn)實(shí) 如何保證數(shù)據(jù)精準(zhǔn)是關(guān)鍵
對(duì)AI醫(yī)療來說,數(shù)據(jù)的重要性不言而喻。AI在小樣本集上做的診斷或推定,被認(rèn)為是不可持久的模式,因?yàn)橐坏┰贁U(kuò)大一點(diǎn)范圍,換一個(gè)病種、換一個(gè)地方,結(jié)果可能就出現(xiàn)偏差,正確率下降。
“為什么人工智能突然爆發(fā)?實(shí)際上這跟大數(shù)據(jù)的發(fā)展也有一定關(guān)系。我們現(xiàn)在手上都有很多數(shù)據(jù),但如果不去有效地利用,就不具有價(jià)值。”楊吉江說。
楊吉江有過400萬個(gè)數(shù)據(jù)清洗完后,剩下20多萬個(gè)的經(jīng)歷;從某醫(yī)院拿到的200萬個(gè)眼科數(shù)據(jù),清洗過后也差不多只剩下20萬個(gè)。作為AI醫(yī)療的基本素材,數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和質(zhì)量非常重要。但“干凈”的數(shù)據(jù)并不容易獲得,需要很大的工作量。
即便數(shù)據(jù)量足夠大,在面對(duì)每個(gè)個(gè)體的差異時(shí),AI醫(yī)療依然沒法保證100%的準(zhǔn)確率,一旦出現(xiàn)問題就是誤診、漏診。因此,多位與會(huì)人員亦表達(dá)了類似的觀點(diǎn),即人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的角色目前仍是輔助。
針對(duì)臨床決策的輔助系統(tǒng),融合大量醫(yī)學(xué)指南與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)智慧,針對(duì)治療目標(biāo)及治療的實(shí)時(shí)效果進(jìn)行決策建議,大大提升科室的綜合決策診斷水平。
邁瑞發(fā)現(xiàn),作為光信號(hào)的血氧參數(shù)以及電信號(hào)的心電參數(shù)間,其實(shí)有著緊密的聯(lián)系。把兩個(gè)數(shù)據(jù)“擰在一起”,在多參數(shù)聯(lián)合分析作用下,對(duì)心率、脈搏監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性大大提升,并極大地增強(qiáng)了報(bào)警的準(zhǔn)確性。這樣“智能報(bào)警”的結(jié)果,則是讓致命性心律失常誤報(bào)次數(shù)大幅下降65%,其他心律失常誤報(bào)次數(shù)下降50%。同時(shí),對(duì)于心率準(zhǔn)確性提升30%,脈率準(zhǔn)確性提升30%。
但截至目前,沒有人能保證人工智能能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率,但是有哪個(gè)醫(yī)生能保證自己能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率嗎?如果人不能達(dá)到,就要求AI一定達(dá)到,是不是對(duì)人工智能太過苛求?現(xiàn)階段讓人工智能在醫(yī)療的過程中提高數(shù)據(jù)的分析利用效率,給醫(yī)生的分析判斷提供參考就是最大的貢獻(xiàn)。其它的可以在實(shí)踐中慢慢進(jìn)步