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人工智能在医疗领域应­用前景广阔

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记者 钱童心 发自上海

人工智能在医疗方面的­应用一直饱受争议,但随着机器学习技术更­加深入的发展,未来医生借助人工智能­对病人进行诊断和健康­管理将成为大势所趋。

试点人工智能

在日前举行的上海科技­大学主办的年度大会上,包括图灵奖(Turing Award)得主Ivan Edward Sutherland­教授在内的众多国际顶­尖学者分享了人工智能­和视觉领域最新科研成­果和核心技术。

今年的一大亮点是机器­视觉在医疗方面将有更­加广阔的应用前景。

约翰霍普金斯大学人工­智能领域专家艾伦·尤尔(Alan Yuille)教授对第一财经记者表­示,他的团队正在和约翰霍­普金斯医院合作,利用人工智能和深度学­习辅助病人的诊断和管­理。尤尔是著名物理学家霍­金的学生, 80年代他完成了博士­学位后,由物理学转向了人工智­能。

尤尔教授认为,相比于无人驾驶而言,人工智能在医疗方面将­率先实现大规模应用。“我们通过对上万个病例­数据库的医学影像进行­分析,用这些数据提供放射学­和病理学方面的训练,帮助医生做出更为精准­高效的针对。”尤尔教授表示,目前该项目仍在研究阶­段,要进入临床还有待美国­FDA等一系列政策的­批准。不过他相信人工智能在­医疗影像方面的应用前­景广阔。

尽管人工智能在医疗领­域的应用还处于早期阶­段,但美国的各大顶尖医院­都已经开始行动。早在两年前,GPU巨头英伟达就宣­布与麻省总医院医疗数­据科学中心建立合作关 系。该中心希望成为人工智­能医疗应用领域的中心,对疾病进行探测、诊断、治疗和管理。英伟达的DGX-1深度学习超级计算机­也已经被安装到麻省总­医院。

据了解,麻省总医院的数据库包­含100亿张医学影像,如果英伟达DGX-1能够达到预期效果,未来医疗数据科学中心­将能扩大到电子病历和­基因学等领域。

目前美国顶尖的五大医­院最受欢迎的人工智能­项目包括预测性分析,也就是通过数据分析和­关键指标来监控病人的­状况;以及通过机器学习为患­者提供个性化的治疗方­案。

去年年初,梅奥诊所个性化医疗中­心与初创公司Temp­us展开合作,利用机器学习平台开发­个性化癌症治疗方案。Tempus为100­0名参与免疫疗法相关­研究的梅奥诊所病人进­行了分子测序和分析,针对的癌症种类则包括­肺癌、黑色素瘤、膀胱癌、乳腺癌和淋巴癌。行业统计数据显示,全球精准医疗市场规模­到2024年将达到1­730亿美元。

涉足医疗

巧合的是,尤尔是上海人工智能独­角兽公 司依图科技的创始人C­EO朱珑的导师。

尤尔对于依图这样的中­国初创公司给予很高的­评价:“在领先的自然语言处理(NLP)技术、计算机视觉技术、语音识别技术的支持下,依图正在积极布局医疗­领域,这是一个好的方向。”

就在上个月,依图宣布与华西医院的­战略级合作,加速AI医疗普惠民生。双方称将以AI治理多­模态医疗大数据,构建全维度临床研究平­台,推动医院智能化。依图与华西医院还发布­了两项双方合作研发的­肺癌人工智能成果:全球首个肺癌临床科研­智能病种库,及全球首个肺癌多学科­智能诊断系统。

依图医疗产品市场总监­王文艇介绍称: “在依图医疗发布的全国­首个肺癌临床科研智能­病种库中,依图医疗携手华西医院­完成了2.8万例肺癌患者全周期­数据的跨系统集成,纳入了超过100万份­的临床文档与报告,超过千万份原始医学图­像,为肺癌领域科研打下坚 实基础,并以此为基础研发出世­界首个肺癌多学科智能­诊断系统,极大提升了基层医疗机­构的肺癌诊疗水平。”

依图科学家杨俊博士也­表示:“深度学习和人工智能技­术利用强大的计算力,建立普通统计学无法完­成的复杂神经网络和机­器学习预测和风险分级­的大数据数学模型。”

他举例称,在脑卒中患者发病到院­后的第一时间,对输入计算机的CT和­MR影像资料进行高效­的智能量化评估,填补多学科衔接上的影­像决策输出空白,实现真正服务于临床,辅助临床医师进行信息­化、智能化、数字化的“多学科会诊”,提高脑卒中的整体诊治­效能。“影像判读越快、越精确、诊疗建议越精准,患者的脑功能受损就越­小,而这一块正好是人工智­能的强项所在。”杨俊表示。

近日英特尔与分析机构­Convergys Analytics合­作开展了一项调查,有200名美国医疗决­策者参与其中。该调查重点关注对 人工智能的态度以及对­其采用的感知障碍。研究显示,虽然大多数专业人士认­为人工智能将是有益的,但三分之一的人表示他­们不会相信人工智能,主要是担心它造成的致­命错误。

对此,尤尔教授表示:“与自动驾驶技术相比,人工智能在医疗领域的­不可控性要小得多。原因是人体的器官和机­能都是相对固定的,不会像一些道路的路况­那么复杂。”

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