人工智能,医疗专家的好帮手

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近年来,在传统医疗行业,人工智能逐步在疾病辅助诊断治疗、个人健康管理、基因药物研发、医院智能管理等多个环节,发挥出优势和独特作用,日益成为医疗专家的好帮手。

患者到医院就诊,可能需要做CT、核磁等影像检查。一次CT检查就能产生几十到数百层的CT图像。一家普通三级医院的影像科,每月产生的影像数据相当于150万张图片。影像医生需要浏览全部图像并找出病变。这一过程相当耗时耗力。近年来,许多国家影像检查数量剧增,而影像医生的数量并没有增加,导致错误率升高。针对这一问题,德国一家公司研发出一款影像人工智能系列产品,该产品通过大量学习,读图快,检测病变准确,能很好地辅助医生作出诊断。多家人工智能企业还研发了肺部CT智能读片系统。

人工智能不仅“快”“准”,还很“全面”。现代医疗对患者身体各处的监控仍然处在“盲人摸象”阶段,而人工智能可以根据捕捉到的一些细微病症变化,分析其背后的多维度信息,完成“一叶知秋”的诊断预警。比如,英国医学界的一个新项目就利用眼睛作为窗口,探测其他器官健康状况,通过基于人工智能机器学习的系统,在视网膜图片上寻找痴呆症、心脏病等病症的早期迹象。我国研发的人工智能眼底筛查产品,仅需一张彩色眼底照片,就可以快速高效地分析比对数据库中的上百万案例,提示眼底疾病风险。该产品在眼底筛查检测50万人次中,还辅助发现了多例颅内肿瘤。

脑健康是人工智能应用的一片蓝海。大脑是人体最重要的器官,但目前人类对它的了解还很有限。一方面,人工智能有助于脑健康筛查诊断。智能脑电图分析产品可以检测脑电波各类异常放电,分析脑功能状态,仅需5分钟即可处理完成两小时的脑电图数据,为在常规体检中引入脑健康测试带来了便利。另一方面,脑机接口等技术对大脑更深层的研究也有利于人工智能的发展。人工智能技术的核心,是模拟人类大脑的神经网络系统和学习认知功能。对大脑了解越多,人工智能就越有人的“智慧”。目前,人工耳蜗是脑机接口最成功的临床应用,通过设备与大脑听觉神经纤维建立通路,帮助大量失聪者重新找回听觉和交流能力。随着人类更好地解读大脑,运动康复、老年退行性病变等多个领域的诊断治疗有望取得突破性进展。

此外,人工智能结合大数据分析将极大推动基因药物研发。据统计,结合人工智能技术,新药研发周期可缩短一半时间,研发成本也可节约50%—60%。

如同人类从婴儿逐步学习成长一样,人工智能是机器不断学习知识的过程。面对复杂的病例,人工智能与人类智慧相比还稍逊一筹。然而,培养一名资深专科医生至少需要10年,其职业生涯中所见病例也是有限的。人工智能的优势恰恰在于其强大的学习能力、计算能力和记忆能力。未来,通过不断学习新知识和融合多学科信息,人工智能有望让稀缺的医疗资源惠及更多民众。

(作者为阿里健康人工智能创新实验室主任)


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