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人工智能和機器學習在醫(yī)療領域中的應用

2019-06-10
關鍵詞: AI 智能醫(yī)療

  根據(jù)調研機構MarketsandMarkets公司的調查報告,預計到2025年,以醫(yī)療保健領域為重點的人工智能市場將增長50%。

  以下是五個主要趨勢:

  (1) 2018年,全球醫(yī)療市場的人工智能市場規(guī)模為21億美元。

  (2)預計到2025年,全球醫(yī)療市場的人工智能市場規(guī)模將增長到361億美元,在預測期內復合年增長率為50.2%。

  (3)機器學習預計將占據(jù)市場的最大份額,其次是自然語言處理。

  (4)驅動因素越來越大,數(shù)據(jù)集也越來越復雜,越來越需要降低日益增加的醫(yī)療成本、提高計算能力、降低硬件成本。

  (5)面臨的挑戰(zhàn)是醫(yī)療從業(yè)者不愿意采用基于人工智能的技術,缺乏熟練的勞動力,以及對軟件的監(jiān)管指南不明確。

  醫(yī)療保健行業(yè)的首席人工智能官

  醫(yī)療保健行業(yè)的高級管理人員增加了新成員:首席人工智能官。而Anna Goldenberg博士就是一位首席人工智能官。她于今年1月在多倫多的兒童醫(yī)院擔任生物醫(yī)學信息學和人工智能主管。

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  Goldenberg在接受加拿大《環(huán)球郵報》采訪時說:“作為一名計算機科學家,我成為機器學習和人工智能領域的研究人員,我現(xiàn)在感覺可以在醫(yī)療保健方面做出巨大的改變。這需要一些時間,但我認為越來越接近了。”

  事實上,人工智能正在為醫(yī)療保健行業(yè)提供動力。Goldenberg的職位的部分資金來自一位多倫多的企業(yè)家的175萬美元捐款,他剛出生的孩子在這家兒童醫(yī)院接受了手術。而這位企業(yè)家創(chuàng)辦了一家合資公司,該公司開發(fā)了一個軟件平臺,將自動駕駛汽車與智能基礎設施連接起來,去年這家公司被出售給了福特汽車公司。該職位的其余部分資金來自由醫(yī)院籌款基金,使捐款總額達到350萬美元。

  Goldenberg擁有數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的碩士學位和博士學位,目前擔任多倫多大學計算機科學副教授,并在該醫(yī)院擔任高級科學家。她的研究重點是利用機器學習來繪制人類疾病異質性,并使用患者數(shù)據(jù)和人工智能預測心臟驟停等疾病。

  人工智能贏得第一個同行評審點

  有關人工智能的首次回顧性研究于去年8月發(fā)表在“柳葉刀腫瘤學”網站上。該研究旨在開發(fā)一種評分,以預先確定癌癥治療的反應者,并提高治療的療效和成本比。

  同行評審的這種挖掘確定了人工智能可以處理醫(yī)學圖像以提取生物和臨床信息。這意味著醫(yī)生很快就可以使用成像來識別身體任何部位的腫瘤生物學特征,而無需進行活組織檢查。如果團隊沒有證明其可行性,那么該技術聽起來就像是科幻小說中的技術一樣。

  研究團隊設計了一種分析CT圖像的算法。圖像數(shù)據(jù)與“放射特征”相結合,定義腫瘤淋巴細胞浸潤水平,并為患者免疫治療的療效提供預測評分。對500名患者進行了放射性特征的采集、開發(fā)和驗證。研究小組發(fā)現(xiàn),在3個月和6個月時免疫治療有效的患者放射評分較高,總體存活率較高的患者放射評分也較高。

  建立人工智能‘道德機器’

  在這個充滿智能的時代,需要有一個新的中心,其新的使命是激勵和影響關于人工智能道德的公共政策和法規(guī),并建立“有道德的機器”。安大略省圭爾夫大學成立了促進負責任和道德人工智能中心(CARE-AI),致力于確保技術使人們受益,最大限度地減少傷害,并保持技術的人性化。

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  該中心匯集了90名大學研究人員和學者,他們計劃分析人工智能的人文和社會方面,并研究人類和動物健康、環(huán)境科學、農業(yè)食品和生物經濟領域的學習算法、人機界面、數(shù)據(jù)分析、傳感器和機器人等方法。在這些問題中,他們將探討人工智能成為具有情感和意識的實體的潛力,以及當智能機器開始自己設計時,人類和人工智能將會有哪些相互作用。

  梅奧診所發(fā)現(xiàn)“沉默”的心臟病

  將人工智能應用于心電圖可以幫助識別無癥狀的左心室功能障礙,這是心力衰竭的前兆。梅奧診所的一組研究人員在《自然醫(yī)學》上發(fā)表了一項研究報告,表明他們可以做到這一點。

  該團隊使用梅奧診所的臨床數(shù)據(jù)篩選出625,326對的EKG和經胸超聲回波心電圖,以確定患者。然后他們創(chuàng)建、訓練、驗證并測試了一個神經網絡來驗證他們的假設,了解與其他常見的篩選測試相比的準確性。

  有趣的是,研究發(fā)現(xiàn),在可能具有心室功能不全風險的患者中,人工智能檢測出陽性的患者未來發(fā)生心室功能不全的風險是陰性患者的四倍。


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