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人工智能如此火爆医学影像攀上这门亲戚您看好

发布时间:2019-03-14   来源:未知    
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  除了常见的人脸识别、语音识别等技术,如今,人工智能技术在医学领域也大放异彩,特别是医学影像计算机辅助检测与诊断方面,人工智能正在发挥着越来越重大的作用

  医学影像结合人工智能的概念,早在20世纪60年代就被提出,初期主要采用逻辑与统计模式识别方法概念,尝试用于放射诊断流程。20世纪80年代后,计算机技术不断发展,推动医学影像数字化转变,人工智能医学影像由知觉主观方式向定量计算方式转化,出现了计算机辅助诊断系统等

  但只有以深度学习为代表的新一代人工智能技术结合下的医学影像,才具有真正成熟应用于临床实践的能力。除人工智能新一代算法不断进步外,强大的计算存储等硬件能力提升,以及医学影像全面数字化而产生的大数据时代的来临,共同促成当前人工智能医学影像发展的外在条件

  大家总认为,机器比医学影像科医生“厉害”。但实际上,目前这一优势仅局限在极个别单项上,机器或许可以弥补医生的“先天不足”。比如微小肺结节的检出,医生因为观察精度、精力、耐力等有限,确实不如机器找得准、找得快。再比如,对病灶体积的测量,以前医生也只是从连续二维图像上估测,而机器可以更快、更精准地进行测量

  但是,所有这一切只是把原来医生做得不够完美的方面进一步推向精准,完全谈不上取代医生,只能相当于给医生提供了一件更趁手的工具

  比如,有时人工智能在单项检测上可能会有相对较高的检出率。但如果把真正的模型放到实际的临床环境中测试,准确率会大幅度下降,致使临床的实用性、可靠性大打折扣

  有人认为,人工智能在医学领域应用很难开展,因为对人体机能的认识,目前还有很多不清楚,只能在一些变量相对来说较小的领域先试用。例如医学影像学,有足够的数据支撑,人工智能读片应该很容易达到中上水准

  在此前广受关注的AlphaGo与李世石的一场“人机大战”中,既然电脑能赢,说明它在具有特定规则和明确目标的领域确有强大优势

  在医学某些领域同样如此。因此,有人预言:放射科医生首先被电脑取代,然后是病理科、皮肤科……然而,也有人这样认为:看病不是做题,没有标准答案。同样的疾病,根据患者不同的身体状况,需要做相应调整,即患者存在较大个体化差异

  也正因存在正反两方面的意见,不免又产生了新的问题:如果真的准许机器人行医,那么发生医疗事故如何定责?是设备生产供应商?还是机器人?抑或是医院

  笔者认为,再好的机器也不能完全替代医生,只能是给医生提供帮助,毕竟医生能给患者提供人文关怀等机器不能完成的工作

  调查显示,美国医学影像数据年增长率为63%,放射科医生数量年增长率却仅为2%

  我国医学影像数据年增长率约为30%,而放射科医师数量年增长率约为4%。我国仅有8万多名放射科医师,他们每年要诊断14.4亿例影像。但公众对于影像诊断的需求却在不停地增加。预计到2020年,我国65岁以上老龄人口将达1.67亿人。面对爆炸式增长的医学影像数据集和数量少且水平不一的阅片医师,医师工作量大、过度疲劳,或将更容易导致误诊、漏诊

  虽然,相关数据显示,到2025年,世界人工智能市场总值将达到1270亿美元,其中医疗行业将占市场规模的1/5。但我们需要冷静地认识到,人工智能绝不是一蹴而就的事。同样的仪器设备,由不同的人使用,所产生的图像数据或可能质量不一,加之各类设备之间存在的数据差异,均会严重影响图像的数据采集、特征提取、图像阅读

  为了解决这一问题。首先,我们有必要进行大数据的规范化作业,对各类数据进行标准化处理,尤其是制定出“金标准”,以大幅减少医生及机器学习所致误诊、漏诊的可能性

  其次,还需要在大数据基础上,提炼加工、深度挖掘。只有优质的数据、标准化数据、规范化数据,才能形成可靠的大数据

  同时,更为重要的是人工智能亟须更多既懂医学,又懂理学、工科的“跨界”人才

  此外,还需要高性能的计算机环境,不断开辟新颖的计算机算法,使机器能不断学习、深度学习,让机器越来越聪明,并使我们的医生也越来越具有“掌控力”

  无论如何,人工智能医学影像是以深度学习等新一代人工智能技术、高性能计算能力及医学影像大数据共同促成的时代产物,同时也是当今社会医疗发展重要的需求方向。人工智能是当今科技发展颇具代表性的前沿方向,它与众多学科及产业领域相融合,将对未来的科学及社会生产方式产生更大的影响

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