四人麻将人工智能“阅片无数”快速实现医学诊断,究竟多“神奇”

来源:网络整理   2018-12-05 16:34  编辑:网络整理  人气:

  浙江在线12月4日讯(浙江在线记者曾福泉)日前在杭州召开的浙江省神经影像高峰论坛上,近20名来自浙江、山东、江苏、安徽、新疆等地的放射科医生参加了一场人工智能辅助诊断体验赛。在人工智能的辅助下,医生们对脑部肿瘤图像的诊断正确率提升至近90%,大幅超过纯人工诊断的平均正确率。

  近年来,针对肺部、脑部等多部位的人工智能辅助医疗产品进入实际应用阶段,无论是互联网企业、医疗企业还是医院、研究机构,都对此展现出巨大的好奇和热情。人工智能,是如何实现复杂的医学诊断的?能带来些什么实惠?它的未来应该往哪走?

  人工智能,如何实现快速“阅片诊断”?

  医疗诊断是一个综合考虑各种影响因素的判断过程,人工智能如何能在短时间内更准确地诊断?

  记者了解到,参赛的这款神经影像人工智能辅助诊断系统,通过国家神经系统疾病临床医学研究中心30多万条有效数据训练,结合大数据与深度学习等技术,目前能实现几十种脑肿瘤、血管病、血肿等人工智能诊断及预判功能。

  “但人工智能并不是提供一堆片子、一堆数据就能做出来。”北京天坛医院神经影像学中心主任高培毅说,所有的数据在提供给人工智能进行深度学习之前,都需要医生们手动标注重要信息。“像小血管病人脑部的三四十个斑块,都要一一描画出来。”

  业内人士表示,人工智能深度学习的优势在于学习、记忆和提取特征的速度及能力。“人工来读片诊断,带有部分主观性,受情绪和状态影响,在记忆和决策上有人类的生理极限,还要接受13年以上的漫长的培训周期。相较而言,人工智能就没有以上的这些困扰。”高培毅说。

  “在一些比赛中,人读不过机器,因为机器可以发现一些人眼难以察觉的微细的变化,这些都可以通过人工智能帮我们来实现。”北京同仁医院副院长魏文斌说,“医学涵盖了医疗、管理、护理、药物等一系列的方面,都需要和人工智能密切地合作。”

  人工智能辅助诊断,能带来什么实惠?

  医学是高度依赖技术发展的学科,从“互联网+医疗”到“人工智能+医疗”,是医疗行业一个重大变革。

  “医疗数据有90%以上来源于医学影像,但是这些数据大多需要人工分析,我国医学影像设备的年增长率为30%,而放射科医生数量的年增长率仅为4.1%。”厦门医学院附属第二医院郭岗教授说,这是医疗行业普遍面临的现状与挑战。

  用人工智能来辅助诊断,其实并不是一件新鲜事。人工智能九五至尊网址安德医智首席技术官吴振洲说,早在十几年前,就有将人工智能应用在胸部CT诊断的尝试,在当时,准确率就可以达到86%,而现在,这一数字已经超过90%。

  “以后我们会看到大量人工智能技术在医院普及,成为不可或缺的工具,但也永远只是一个辅助工具。”吴振洲说,“对于医务工作者和人工智能技术来说,疾病是共同敌人。影像诊断更准确,意味着漏诊率会更低。 ”

  “我们每天大概要撰写四五百份的重症报告,很多工作内容并没有很高的技术含量,反而是体力活,人工智能能不能来替代一部分这样的工作,这是我们的期待。”高培毅说。

  此外,对老百姓而言,互联网、大数据,尤其是人工智能,能够推动优势医疗资源下沉、让看病更方便,帮助九五至尊官网加速步入大众健康的时代。

  “浙江省正在大力推动数字影像,意味着患者不用拎着几斤重的胶片到处看病,还能够实现远程诊疗。”浙江大学医学院附属第二医院放射科主任张敏鸣说。

  “现在全国有10%的糖尿病病人,其中三分之一眼底有问题,我们要每年筛查一次,这是个巨大的工作量,所以我们需要人工智能来帮我们阅读,提高我们的工作效率。”魏文斌说。

  人工智能辅助诊断,还要迈过几道坎?

  中国信息通信研究院与高德纳咨询九五至尊网址日前联合公开发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》显示,人工智能企业都主要集中在各个垂直领域,在我国,人工智能+医疗健康占比最大,达到22%。

  根据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》显示,2011年到2017年,在医疗各细分领域中,辅助诊疗融资金额高居第一,达到20亿元。

  相较于资本和市场对人工智能的美好想象,专家和业内人士有更多思考。

  “人工智能辅助诊断很热,但很多都是‘拿来主义’的做法。”高培毅说,市面上出现一些迅速推出的产品,拿的是外国的架构、算法,用的是外国的数据库,但没有考虑安全、隐私以及是否试用于中国患者的问题。

  “我们发现,医学图像质量不高的现象比较普遍,能够达到教科书级别的图像数据只有不到30%,这是令人吃惊的。”厦门医学院附属第二医院郭岗教授说,大量质量不高的“垃圾数据”的存在将阻碍人工智能的“学习步伐”。

  张敏鸣等专家认为,人工智能技术如何更好实现“落地”,还存在一些现实困境。“比如我们在科学研究、购买设备等方面进行了大量的投入,但人工智能诊断还没有能够很好地纳入医疗服务的体系中,这需要更好的顶层设计。”

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