原标题：谈医论症 | AI为医学印象插上智能“双翼”

人工智能，人工智能现已在人类日子作业的各个范畴展示着令人们惊叹的潜力，尤其是医学范畴。

咱们感到人工智能无处不在。那么什么是人工智能呢？关于这样一个比较大的概念，有一句比较恰当的话能将其归纳：人工智能（简称AI）便是让机器完结本来只要人类才干完结的使命。其间最为有目共睹的便是与每个人休戚相关的医疗范畴。

医疗范畴人工智能的首要方向，则是医学印象与确诊。这就包含咱们常常说到的放射医学，超声，核医学，还包含触及图画剖析的病理学，皮肤科，眼科等等触及印象确诊的各个医学专业。

医学印象确诊是靠图画特征进行病变确诊的，往往需求很专业的经历和冗杂的图画剖析进程。

比方一名放射科医师每天要确诊超越60个患者的CT，有时乃至上百个，一个患者的医疗印象有250-300张，而医师往往要对一个患者的印象重复看3-4遍。

如果是医院屡次就诊患者，还需求调阅既往印象图片，作出比照，寻觅发现问题；然后依照要求做描绘——哪些结构正常，哪些结构反常，怎么反常；之后结合查看申请单上的临床症状（有时临床科室没有供给）作出“印象确诊”。

这就从另一方面代表着在每个患者身上，医师都要看上千次图，这名医师一全国来就要看几万乃至上十万张图，这对视力是非常大的损害，而且长期的疲惫作业还会添加漏诊的危险。

三甲医院面临每日很多的病患，医师的读片量也变得巨大，使命十分艰巨。在这进程中，为防止误诊、漏诊，医师需求动用很多的基础知识以及临床确诊经历，一旦遇到专业性不行的问题，那但是性命攸关的大事。

从印象方面的误诊人数来看，美国每年的误诊人数到达了1200万，这些误诊首要发作在底层医疗机构。

电子胶片的广泛运用使得医学印象数据大幅度增加，美国的数据年增加率到达了63.1%，在我国也到达了30%。

放射科医师的年增加率，美国和我国别离只要2.2%和4.1%，远远低于印象数据的增加，形成了巨大的缺口。这在某种程度上预示着医师作业量大增，判别准确性下降，凭借人工智能对印象进行判别则能有用补偿该缺口，是处理这个难题的要害。

在全球人工智能研讨者的不断尽力下，咱们欢喜地看到人工智能在医学印象确诊中取得重要发展。

斯坦福大学在《Nature》上宣布了一篇文章：运用深度学习算法确诊皮肤癌，将其确诊成果与24位资深皮肤病专家的确诊成果做比照，准确度到达91%；北卡罗来纳大学的研讨人员近来现已开发出了一套深度学习算法，能够猜测婴儿的自闭症。这种猜测办法具有81%的准确率，远超准确度只要50%的传统行为问卷调查法。

2016年，Google的研讨者Varun Gulshan和他的搭档运用深度学习创建了一种能够检测糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的算法，它能够经过眼部扫描图画判别患者的视网膜是否发作了病变，辅佐医师在有限的医疗条件下进行确诊。研讨者运用两个独立的数据集进行验证，一个9963例图画，另一个1748例图画，与8名眼科医师确诊成果比照，谷歌的这款算法乃至超越人类医师，该研讨宣布在2016年11月30日的《美国医学会杂志》期刊上。

哈佛医学院贝斯以色列迪康医院（BIDMC）与哈佛医学院协作研制的人工智能体系，对乳腺癌病理图片中癌细胞的辨认准确率能到达92%，与病理学家的剖析结合在一起时，它的确诊准确率能够高达99.5%。

在美国，Lung AI和Liver AI连续取得FDA的同意，用于辅佐医师剖析肺结节和肝脏损害。ContaCT也取得FDA同意用于剖析大脑CT的扫描图画，用以发现与中风相关的信号，如可疑的大血管阻塞，及时告诉医师。

国内，人工智能在医学印象方面也取得了长足发展，现已有多家公司推出多个人工智能软件，能够在肺结节、食管癌等印象确诊中发挥作用。

人工智能在医疗范畴的发展速度现已远远超乎人类的幻想。这一新技术带给人们振奋和高兴，或许在不久的将来，你看到的医院印象学查看陈述，便是“人工智能医师”做出的确诊呢！

作者：上海九院核医学科 刘安全

原文刊于《新民晚报》

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