调查发现医疗领域的AI即将超越人类

人工智能有潜力为太空,教育,体育,金融,建筑,医疗保健等各个领域做出宝贵贡献。人工智能医疗保健行业一直受到广泛关注,科学家和专家对可以复制人类智能的机器的前景非常感兴趣。人工智能已经具有不可否认的出色表现,在某些情况下甚至比人类还要好。穆尔菲尔德斯眼医院NHS Foundation Trust的DeepMind项目就是一个这样的例子。

Google的DeepMind,UCL和Moorfields眼科医院的研究已经使用人工智能构建了可以从3D扫描中识别出多种眼部疾病并可以推荐患者进行适当治疗的软件。

导致视力丧失的两个最重要的状况是糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性(AMD)。这些因素共同影响了英国的625,000多人和全球1亿多人。

糖尿病正在上升。据估计,全球成年人口中有11个被诊断出患有糖尿病。这也是工作年龄人口失明的主要原因。如果您患有糖尿病,那么您失明的几率会高出25倍。早期发现和干预可以预防98%的糖尿病导致的严重视力丧失。可悲的是,这并不总是发生。

与年龄相关的黄斑变性是英国视力丧失的最常见原因,在英国,每天有近200人因这种病的严重致盲形式失去视力。在全球范围内,到2020年,患有AMD的人数将增加2亿。通过及早发现疾病并进行治疗,我们可以帮助挽救其中许多人的视线。

眼科医院通常使用称为光学相干断层扫描(OCT)的数字扫描进行诊断,并确定针对这些严重疾病的正确治疗方法。创建扫描大约需要10分钟,并且需要从人眼的内表面反射近红外光。此过程创建眼睛组织的3D图像-分析眼睛健康的最常见方法。这些扫描是至关重要的医疗工具,但是眼科专业人员需要很长时间才能对其进行分析并确定问题。这可能会影响医生与患者见面讨论诊断和治疗的速度。迄今为止,传统的计算机分析工具还无法彻底分析OCT扫描。

新的AI软件基于深度学习算法,可帮助您更有效地分析OCT扫描,从而提早发现。在开发过程中,系统接受了将近一百万次匿名的眼睛扫描,以及有关眼睛状况和疾病管理以及人类医生做出的诊断的信息。该系统能够学习如何识别人眼的解剖元素,以及如何根据OCT扫描显示的疾病征兆建议临床行动。

该软件接受了来自7,500名患者的近15,000次OCT扫描的培训。在一项将AI的判断与由八名医生组成的小组的诊断中进行比较的测试中,该软件在94%以上的时间中都提出了与人类医生相同的建议。这样的结果令人鼓舞,但是医疗保健专家担心人工智能将如何被整合到实际医疗中。

该项目的研究人员意识到诸如我们无法解释AI的特定决策之类的问题。就像自动驾驶汽车一样,该软件总是有可能在判断中犯下致命错误。在这种情况下,该软件具有旨在缓解问题的各种功能。它不依赖于一个决策算法,而是使用一组经过独立训练的算法,因此多数决策可以推翻少数决策。此外,系统不会为每个诊断给出一个单一答案。相反,它提供了所有可能的诊断解释,使医生能够发现错误的分析结果。

最重要的是,该软件是专为分类而设计的,它可以确定哪些患者需要立即护理。如果我们能够及早诊断和治疗眼疾,我们就有更大的机会使人们免于视力丧失。

该软件尚未准备好用于临床,但可以在几年内在医院中部署。估计约有2.85亿人患有某种形式的视力丧失,这种算法将来可能会有所帮助。

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