Nature Medicine发布人工智能专刊:AI不再是幻想

【字体: 时间:2019年02月21日 来源:生物通

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  科幻小说和电影中常常出现能诊断看病的机器人,像是风靡全球的科幻动画片《超能陆战队》里的“大白”最开始就是为了医疗开发出来的暖男。时至今日,这个构想已经不仅仅是幻想了,Nature Medicine近日就发布了人工智能专刊,介绍了AI在医疗领域的进展。

  

生物通报道:科幻小说和电影中常常出现能诊断看病的机器人,像是风靡全球的科幻动画片《超能陆战队》里的“大白”最开始就是为了医疗开发出来的暖男。时至今日,这个构想已经不仅仅是幻想了,Nature Medicine近日就发布了人工智能专刊,介绍了AI在医疗领域的进展。

诊断神经系统疾病

来自西奈山伊坎医学院(Icahn School of Medicine at Mount Sinai)的研究人员开发出了一个新型人工智能平台,旨在识别一系列急性神经系统疾病,如中风、出血和脑积水等。

经过一系列的试验和测试后,这个人工智能平台仅用时1.2秒,就能在CT图像中识别出神经疾病,这一速度甚至比人类的诊断速度还要快。这项研究发表在了《Nature Medicine》上,是一项利用人工智能检测一系列急性神经系统疾病,并展示直接临床应用的研究。

这项研究使用了“弱监督学习方法”,利用研究团队在自然语言处理方面的专业知识和西奈山卫生系统(Mount Sinai Health System)的大型临床数据集,来开展此项研究。研究人员利用37236个头部CT图像,来训练一个深度神经网络,让其识别图像中是否包含关键或非关键的发现。在完成训练后,研究人员使用了一个单盲、随机对照试验,在模拟临床环境中对这一算法进行测试,让其根据病情的严重程度,来对头部CT图像进行分诊。

诊断儿科疾病

近年来,AI在基于医学图像的诊断工具表现抢眼,但一般还局限于相对标准化的静态图像数据。在这项最新科研成果中,人工智能在识别影像的基础上,通过自动学习病历文本数据(医生的知识和语言)中的诊断逻辑,逐步具备了一定的病情分析推理能力,能更进一步读懂、分析复杂的病例,意味着人工智能或将能像医生一样“思考”。

研究人员们训练AI理解海量电子病历中的临床特征数据,包括患者主诉、症状、个人史、体格检查、实验室检验结果、影像学检查结果、用药信息等多方面的数据。研究团队利用依图医疗的NLP技术建立一套病历智能分析系统,深度挖掘和分析医疗文本的信息,将非结构化文本形式的病历数据变成规范话、标准化和结构化的数据,以便AI可以准确完整地“读懂”病历。为此,医生、科学家和技术人员通力合作,由30余位高级儿科医师和10余位信息学研究人员组成的专家团队手动给电子病历上的6000多张图表进行注释,并持续对模型进行检验和迭代。

研究团队还开发了一套诊断结果智能推荐系统,模拟人类医生的诊疗路径,把目标患儿进行逐级判定。广州市妇儿中心医务部主任孙新认为,“专业儿科医生高质量的先验医学知识输入成为这套系统的关键优势”。具体来看,这套系统首先会按呼吸系统疾病、胃肠道疾病、全身性疾病等几大系统分,然后在每一类下面做细分。举例来说,在最常见的呼吸系统疾病中,这个系统会先按上呼吸道和下呼吸道进行区分,再按喉炎、气管炎、支气管炎、肺炎进行细分。经过检验,在每一层级,由AI做出的初级诊断在精确度上都接近检查医师做出的初级诊断。例如在患儿群体中最常见的急性上呼吸道感染,模型对病例的诊断达到95%的准确率。

廉价早期心脏病检测

梅奥诊所的一项研究发现,将人工智能(AI)用于广泛的廉价测试——心电图(EKG),就可以组合成一种简单,经济的无症状左心室功能障碍的早期检测方式,这种功能障碍就是一种前心脏衰竭先兆。

“充血性心力衰竭的患者超过500万人,仅在美国就需要300多亿美元的医疗保健支出,”梅奥诊所中西部心血管医学部教授Paul Friedman博士说,“能够在10秒钟内完成易于获取,价格低廉的心电图记录,并且用AI进行数字化处理,提取先前隐藏的心脏病的新信息,这对于拯救生命和改善健康来说,意义重大”。

在最新研究中,梅奥诊所的研究人员假设,通过适当训练的神经网络可以在EKG中可靠地检测到无症状左心室功能障碍。使用Mayo Clinic存储的数字数据,研究人员筛选了625,326对配对的EKG和经胸超声心动图,希望能鉴定待研究群体的患病情况。为了验证这一假设,研究人员创建,训练,验证并测试了神经网络。

最终研究的结论告诉我们,应用于标准EKG的AI可以可靠地检测出无症状左心室功能障碍。 AI/EKG测试的准确性优于其他常见的筛查测试,例如前列腺癌的前列腺特异性抗原,乳腺癌的乳房X光检查和宫颈癌的宫颈细胞学检查。

此外,在没有心室功能障碍的患者中,与筛查阴性的患者相比,AI筛查阳性的患者发生未来心室功能障碍的风险是其四倍。 “换句话说,该测试不仅确定了无症状疾病,还预测了未来疾病的风险,可能是通过识别心肌无力之前发生的非常早期,微妙的心电图变化,”Friedman博士指出。

(生物通:万纹)


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