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人工智能和機器學習在醫(yī)療領(lǐng)域中的應用

梅奧診所發(fā)現(xiàn)“沉默”的心臟病

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(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)來驗證他們的假設(shè),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。

“換句話說,該測試不僅可以確定無癥狀疾病,還可以預測未來疾病的風險,這是通過識別心肌無力之前發(fā)生的非常早期、細微的心電圖變化來實現(xiàn)的。”Paul Friedman醫(yī)學博士說。

HBR:人工智能可能會減少醫(yī)療保健的繁文縟節(jié)

能夠處理大量數(shù)據(jù)和進行實時建議的人工智能工具可以大大減輕醫(yī)療系統(tǒng)的管理負擔,并節(jié)省啟動資金。文章表明,在美國醫(yī)療體系3萬億美元的年度成本中,約有三分之一的成本浪費在行政和運營效率低下方面。人工智能已經(jīng)實現(xiàn)了更快的病床分配、更簡單和改進的文檔和自動欺詐檢測。例如,人工智能幫助醫(yī)療系統(tǒng)更快地分配床位,將外科病人的恢復時間縮短80%,將急診床等待時間縮短20%,并接受60%以上的轉(zhuǎn)院患者。

為了利用人工智能,醫(yī)療保健組織需要:

簡化和標準化數(shù)據(jù)和流程,以便人工智能可以使用它們。

確保IT系統(tǒng)之間的互操作性和數(shù)據(jù)共享。

逐步淘汰那些通過幫助改善成果來增加業(yè)務(wù)價值的員工。

消除“黑盒”挑戰(zhàn)?

馬薩諸塞州波士頓總醫(yī)院的研究人員使用不到1000例的成像病例,能夠訓練一種人工智能算法來檢測顱內(nèi)出血(ICH),并在未增強頭部CT掃描上對其五個子類型進行分類。深度學習算法的設(shè)計是為了揭示其決策背后的推理,通常被稱為人工智能的“黑盒”問題,通過一個“注意力地圖”,突出顯示用于進行預測的圖像上的重要區(qū)域。它還消除了放射科醫(yī)師對用于訓練大多數(shù)深度學習模型的大型高質(zhì)量數(shù)據(jù)集進行注釋的需要。

研究小組發(fā)現(xiàn),該模型的準確性與訓練有素的放射科醫(yī)師相當,但其靈敏度相當高。

這就是它真正重要的原因:腦出血是一種潛在的致命疾病,采用自動敏感模型能夠可靠地檢測到它,可以加快患者的治療。它還可以幫助具有不同專業(yè)水平的神經(jīng)放射科醫(yī)生更快地確定腦部掃描是否存在出血的情況,避免顱內(nèi)出血(ICH)的遲發(fā)或漏診。

人工智能工具比皮膚科醫(yī)生更好地檢測皮膚癌

根據(jù)最近一項對腫瘤學年鑒的研究,無論醫(yī)生的經(jīng)驗水平如何,基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)在分析癌癥皮膚病變圖像方面都優(yōu)于皮膚科醫(yī)生。然而,皮膚科醫(yī)生在為他們的診斷添加真實的臨床信息后表現(xiàn)更好,但仍然優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

“我們的數(shù)據(jù)清楚地表明,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法可能是一種合適的工具,可以幫助醫(yī)生進行黑素瘤檢測,無論他們的個人經(jīng)驗水平和培訓水平如何!钡聡5卤ご髮W皮膚病學系的教授Holger A. Haenssle博士表示。

瀕于危險:DL預測乳腺腫瘤對化療的反應

為精確治療做好準備。例如:根據(jù)發(fā)表在《數(shù)字成像》雜志上的最新研究結(jié)果,研究人員已經(jīng)預測乳腺腫瘤對新輔助化療(NAC)的反應準確率為88%。其提供的好處是雙重的:提供了更好的方法來早期評估治療反應,并顯著改進了當前的預測方法,即一旦開始治療,就依賴于間隔成像。

使用乳房MRI腫瘤數(shù)據(jù)集,紐約哥倫比亞大學歐文醫(yī)學中心的研究人員采用深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)方法來訓練和預測化療開始前對化療的反應。

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