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[自动化] AI赋能医疗的融合能减少癌症病发率?

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发表于 2018-8-15 11:59:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
        随着市场需求的不断变革,AI的发展似乎已经出现疲态,从最初只追求技术上的突破和创新,到现在更在意AI的赋能。可以看到近两年AI在赋能安防、赋能汽车、赋能教育、赋能传统制造业、赋能医疗等上面都已经有了很深的尝试和落地项目。与此同时,互联网巨头BAT在AI+产业上的大肆布局,更加推动了AI在商业化落地的速度和进程。
         
        AI+医疗一直被认为是AI赋能行业的首选之一,消息称其原因主要在于需求的升级,因为传统医疗最大痛点是资源不均衡的矛盾得到根本性地解决,而AI与医疗的融合将有效的解决这一痛点。因此AI+医疗也成为了资本最看好的领域,据咨询公司Frost & Sullivan预测2021年全球人工智能+医疗健康市场规模将从2014年的6.64亿美元扩大至66.62亿美元。可见AI与医疗的融合对未来智能医疗的重要性。
         
        同时科技巨头在AI+医疗上的大量投入研究和实际实践成果的不突破,外界关于医生即将被人工智能取代的声音也不断的扩大开来。诸如从“达芬奇”手术机器人能够完成简单的外科手术,但李开复也曾经说:“只是一些重复、机械性的工作会被AI取代,诸如放射科医生,而一些需要创意和逻辑性强、需要判断的工作AI仍然是无法完成的。”所以未来医疗上医生并不会全部被取代。
         
        AI与医疗的融合将更好的减少癌症的病发率
        其实AI的强大在于可以通过大量的数据深度学习之后,能够预测和看到人类肉眼看不到的东西,诸如可以提前预测病人是否有癌症的病变,而在癌症爆发之前,临床医生是无法预测的,所以才导致全球癌症患者逐渐增加,而如果通过AI经过上千病例的训练,能在影像中看到医生肉眼看不到的疾病发展征象,从而给出医生更精准的判断提示。
         
        此前,有科研人员将人工智能应用到癌症预测领域,结果准确率高达86%。首先研究人员用3万多张照片组建一个数据库,里面有癌细胞照片,也有癌化之前的照片,然后他们用AI寻找二者的差异。机器学习将图片处理完成之后,研究人员输入大肠息肉(colorectal polyp)照片,放大500倍,程序瞬间就可以判断大肠息肉是否患上癌症。
         
        不仅如此一些科技巨头也在尝试AI预测癌症的研究,诸如世界科技巨头谷歌DeepMind团队就在研究如何利用AI更好地将放射疗法应用到癌症治疗中。同时据透露DeepMind正在跟伦敦大学学院医院合力开发一套能够将这一过程自动化的人工智能系统,未来,新系统能帮助医生缩短切割时间。
         
        如果不久之后,这些实验成果能够实现商业落地投入各大医疗系统,那么临床医生势必会在AI的辅助下大大提高在癌症诊断上的准确率,减少癌症患者的病发率。
         
        AI和临床医生的结合才是未来智能医疗的趋势
        日前,全球首场神经影像领域的“人机大战”正式拉开序幕,由25名神经影像领域的顶尖专家、学者以及优秀的临床医生组成的人类站队,对战由北京天坛医院“神经疾病人工智能研究中心”和首都医科大学人脑保护高精尖创新中心共同研发的AI辅助诊断系统“BioMind天医智”,最终结果AI选手以高出20%的正确率,战胜了堪称神经系统疾病诊断的医界“最强大脑”。
         
        从结果上来看,AI选手确实战胜了专家团队,但是从某种层面来讲专家团队并非完全输给了AI选手,事实上在第二轮的比赛中10位医生不仅率先完成判读,还就其中不确定的答案进行了二次矫正,尽管最后AI选手还是以将近高出20%的准确率,再次获胜,却是刚刚卡着点交卷。说明医生在思考和重度分析的灵活性上AI是没有能力达到的。
         
        诸如天坛医院常务副院长王拥军认为:“医学并非单一的科学问题,临床医学也不是千篇一律的,病人的治疗、预后要结合家族史、社会经济地位等各种复杂因素,任何信息的微小变化都会引起复杂决策系统的波动,使医生产生截然不同的判断。”显然这是人工智能做不到的。
         
        写到最后
        未来的智能医疗,并非单一的由AI的完成,而应该是以临床医生为主导,AI为辅助临床医生进行一些复杂的病史、人眼无法简单断定的疾病,诸如刚刚说的提前预测癌症、同时还有神经系统类疾病等等。
         
        所以智能医疗并非完全是由AI为主要导向,而是以AI和临床医生的相结合才能发挥其独特的优势,才是未来智能医疗的趋势。

文章来源:与非网

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发表于 2019-1-17 08:31:43 | 显示全部楼层
谢谢大神
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