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人造智能是大夫的好辅佐

发布时间:2020-04-07 01:17:01 文章来源:未来智讯    
    人造智能是大夫的好辅佐作者:未知   由北京大学人平易近病院、北京大学神经外科学系主理,中国医师协会神经外科医师分会微侵略专业委员会、中国医药教诲学会神经外科专业委员会协办的“北京大学人平易近病院2018国际神经外科论坛暨中国医师协会神经外科医师分会第五届委员会微侵略专业委员会换届成立大会”,2018年12月21日至22日在北京举办。论坛聚焦科技立异、精准医学、国度脑筹划与功能神经外科的契合与转化切磋等议题,与会专家交流了神经外科各亚专业最新切磋进展。
   中国工程院院士、复旦大学附属西岳病院神经外科主任周良辅传授在题为《人脑对人造智能:试论人造智能(AI)在神经外科的应用及其他》的主题演讲中,先容了神经外科范畴AI成长进程和应用远景。周良辅传授指出,AI的成长不息挑衅着人脑的才力。不行否定,AI将加倍伶俐化,但AI不过一门东西,是大夫的好辅佐。
  AI医疗应用日渐普遍
   周良辅传授说,工业革命是社会和科学成长的严重推动力。迄今为止,人类已履历了3次工业革命。18世纪60年月蒸汽机的普遍应用引领了第一次工业革命,19世纪70年月电念头的普遍使用引领了第二次工业革命,20世纪四五十年月谋略机在多个范畴取得的重大突破引领了第三次工业革命,AI将成为引领第四次工业革命的严重标志。
   周良辅传授先容,AI最早于1955年由美国数学家John Mc Carthy提议,但他的“缔造机械伶俐的科技”这一理念在那时被以为是一个猖獗的设法,AI并未得到承认。20世纪80年月,虽然有展望以为AI下棋能够战胜人类,用AI能够表明人类还异国表明的定理,但这些愿景并异国兑现。跟着谋略机的小型化和谋略机功率的提高,运行速率加速,尤其是从编程式设计成长到呈现逻辑数据发掘算法以及大数据涌现和把握理论的从头提议,20世纪90年月,AI重焕新生,进来急剧成长阶段,并在深入人类社会。近10年到20年来,人造智能在各异范畴的应用再次成为人们存眷的热门话题,1970年AI起点用于医学,1985年医学人造智能期刊AIME出书,1985年到2013年间的AI医学论文颁发数据统计显示,2005年到2007年论文数目到达岑岭。AI在病院的应用也越来越普遍,伶俐病院涵盖病院经管、医疗、护理、医技和后勤等方方面面,EMR、HIS、LIS、PACS等数据资料库极地面提高了智能化程度,医学范畴AI对促成医疗、讲授、科研及其融合成长正施展注重要作用。
   周良辅传授举例先容说,今朝医学影像种类包罗磁共振成像(MRI)、数字减影血管造影(DSA)、电子谋略机断层扫描(CT)、PET-CT影像体系、单光子放射谋略机断层成像术、超声、病理切片等。医学影像图像数据的特性多为海量、非线性、多维态、非布局性、动态的,是以医学影像数据处置对付大夫来说是件费神费时的事,且轻易出过失,但对AI来说就驾轻就熟了。如应用于MRI的AI多选取监督深度进修法,即先预处理种种医学影像数据,标注其特性后输入谋略机,谋略机经重复多次试错和择优后形成对图像的展望模子,然后再颠末多次验证优化形成初步可展望医学图像的模子。AI作为一个“好助手”在医学影像判读方面能帮忙医师做出更为切确的诊断。
   《全球工程前沿2018》讲演将AI与疾病诊疗界说为,人造智能是运用人造智能技艺开展包罗医学影像及其他医学信息等在内的、医学数据驱动下的康健筛查与预警、病理检测与剖析、疾病诊断与分类、手术筹划与治疗、术后评估与病愈等过程的自立进修,兑现对疾病精准诊断和智能诊断。人造智能技術在医疗范畴应用显著升迁了医师的事情效果,有望缓解医师欠缺困境,升迁诊断与治疗正确性,促进优质医疗资源优化设置,推动医疗进来量化剖析新高度,引领医疗技艺进来新时代。60多年来,AI不息加快成长,正出现深度进修,跨界融合,人机协同,群智绽放和自立操控等新特性。以数据智能和类脑智能为代表,AI学科交织融合总体促成,各范畴普遍渗入,正在引发链式突破,加快新一轮工业革命和财产厘革。我国于2017年7月公布《新一代人造智能成长规划》,规划提议三步走成长战略,力争到2030年在根本理论、技艺与应用整体到达天下带头程度,成为天下首要人造智能立异中心。
  进一步提高诊断率
   周良辅传授先容,近年来AI在神经外科范畴开展了多项应用切磋,旨在体系剖析比力AI与人脑在神经外科方面的上风与不及。Senders JT收罗了1998年至2007年PubMed、Embase两个数据库中的脑瘤、TBI脑血管、癫痫、脑功能病、脊柱脊髓病等相关资料,进行了AI与人脑的比力切磋,了局发现,在诊断正确性上,AI神人脑正确性13%;在预后评估方面,AI神人脑58%,36%无差异,6%人脑跨越AI;别的4篇相关的比力切磋发现,人脑+AI优于单纯单人脑,该切磋提醒在医学影像学中应用机械诊断,AI作为临床医师的助手可提高诊断正确率。小孩脑肿瘤种类众多,疾病定位定性一直是临床中的难题。外洋有切磋行使T1/T2诊断小孩后颅肿瘤,将21例髓母瘤、14例星形纤毛瘤用MaZda软件剖析肿瘤质地并与大夫的判读进行比对,了局显示医师诊断正确率不高,而机械进修议决将几率神经网络(PNN)和差别剖析(IDA)相联合,获得的诊断了局优于人类。
   异柠檬酸脱氢酶(IDH)检测对诊断脑胶质瘤具有严重意义,今朝IDH辨别使用的免疫组化、聚合酶链反响等检测要领耗时长且数据为静态。西岳病院与复旦大学数学系结合攻关,选取卷积神经网络(CNN)剖析对低度神经胶质瘤进行IDH辨别。切磋职员起首将磁共振特性性图像朋分提取,组织出影像基因组学热图,再输入电脑进行重复验证和优化,再将其与IDH突变野生型进行有关,获得的图像了局显示,IDH突变常见于额下回或三角区、海马旁、颞叶、旁中间叶等,突变动倾向于球形或圆形。CNN的长处是动态急剧,18分钟即可诊断出IDH。切磋中应用SVM和AdaBoost验证剖析,其展望的正确性、展望性皆佳,使脑胶质瘤诊断精准性进一步提高。但周良辅传授以为,虽然AI在当代医学中应用远景诱人,但在脑胶质瘤的临床应用仍处于“婴儿期”,还存在一些问题,如缺乏高质量和智能化经管的数据库,缺乏ML质量检讨尺度,切磋讲演多属回首性、单中心、单一数据库、样本小,以及缺乏整合临床和分子生物学的数据库软件框架等。
          在基于ANN辨别脑胶质瘤切磋中,切磋职员对34例多形性胶质母细胞瘤(GBM)患者和73例成人初级神经胶质瘤(LGG)患者的2D MR T1加强图像进行了剖析,提取结果部或全脑灰质度和脑组织质地,最后天生电脑诊断模子。了局显示,电脑大夫(CAD)对付良、恶胶质瘤辨别率与各级大夫无显著差异,但CAD+各级大夫后脑胶质瘤诊断率提高。
   DNA甲基化是表观遗传学的首要表示体例,德国牵头开展了一项“基于DNA甲基化的中枢神经体系肿瘤分类”国际多中心切磋。该切磋选取随机丛林分类法,用尺度甲基化品芯片(450k)剖析了3000份中枢神经体系肿瘤样本,并与对比组包罗常脑组织、间充质瘤、玄色素瘤、淋巴瘤、浆细胞瘤和垂体瘤等进行了比力。切磋职员起首用监督法让AI学会甲基化特证,再用无监督法让AI归纳出中枢神经体系肿瘤甲基化分类,最终与已知病理分类标本进行分类和比对。了局显示,与天下卫生组织2016版疾病分类一律的诊断为60.4%。
  机械人起步早成长慢
   周良辅传授说,神经外科是最早应用机械人的范畴,包罗发射外科、脑手术、脑或脊柱手术等。1985年人们使用工业用机械人NeuroArm切除脑胶质瘤,之后磁共振相容影像导向机械手被用来切除浅表脑胶质瘤和脑膜瘤,ROBOCAST、NISS、 Neuromate等机械人接踵问世,但Cyberknife是今朝神经外科范畴真实胜利应用的机械人。外科机械人中智能导航应用越来越广泛,神经导航、多模态应用等AI手腕可帮忙在手术中选择最好入路、定向治疗、活检、药物传递和完成术中脊柱内固定等。
   周良辅传授指出,虽然AI 在神经外科范畴应用起步早但前进迟钝,这与颅脑剖解布局的特殊性和神经外科对机械人的要求等因素相关。颅脑剖解布局纷乱,多是脆弱的神经血管和严重功能区,别的微侵略神经外科手术必要餍足轻便、轻捷、靠得住、微型和触觉等方面的特殊要求,不仅要有术前影像,并且还要供给有术中即时影像。
   周良辅传授以为,纵然外科机械人已在神经外科、气量气度外科、普外科、泌尿科、妇科和小儿外科等获得越来越多的应用,但外科机械人存在的问题也不容忽略。MAUDE组织2017年公布统计讲演称,美国2000年到2013年间共进行了1.745百万例机械人手术,产生患者丧生、残疾、器械折断等10 624起,平均不良事故产生率小于0.6。但2006年后不良事故讲演每年添加,累计添加了32倍,仅2013年就造成58人丧生,938人伤残,机械反常事故4124起。别的触觉反馈差,偶因硬软件问题产生机械手乱动等也是机械人手术广泛存在的问题,外科机械人还并非完美无缺。外科大夫与手术机器臂比拟,除了疲惫和手抖外,在手眼和谐、交流与咨询应用、反响轻捷性和触觉等方面,外科大夫均优于手术机械臂。
   2018年6月30日,由国度神经体系疾病临床医学切磋中心等聯合主理的“全球神经影像人造智强人机大赛全球总决赛”在北京举办。来自全球的25名神经体系疾病诊断专业大夫选手构成A、B两支“人类战队”,离别与“BioMind天医智”决一输赢。“BioMind天医智”由首都医科大学人脑护卫高精尖立异中心等研发完成,议决对北京天坛病院近十年来接诊的数万例神经体系疾病病例影像的体系进修,在脑膜瘤、脑胶质瘤等多见病磁共振影像诊断正确率上跨越90%。两组竞赛后“BioMind天医智”离别以胜过“人类战队”21%和20%的准确率获胜。全球首场神经影像诊断“人机大战”以AI获胜落幕。
   周良辅传授以为,AI与大夫公然竞赛意义不是太大,由于AI还有3%到5%的失足率,深度进修还存在“暗箱”,是以岂论谁赢谁输,今朝AI诊断还必要大夫控制。疾病诊疗不是下棋,而是大夫综合病史、体检、影像、化验、分子生物学等资料做出个别化诊治行为。跟着医学科学的成长,纵然有局部疾病可以治愈,但仍有相当多的疾病无法治愈,是以诊治患者除医疗技艺外,仍需首倡人文眷注,控制好医学的性子。要幸免AI与大夫关系的3个相识误区,即AI代替大夫,作废大夫主导作用和忽视了大夫的“人文”眷注。周良辅传授最终夸大,应该积极开展跨学科合作切磋,增强AI研发,出格是研发整合分子生物学和临床大数据的软件框架,优化ML的算法和数据质控,积极开展前瞻性多中心切磋,聚焦精准医学个别化治疗,如许AI才有望在神经外科范畴取得突破性进展。同时,要增强羁系,规范AI使用,让AI为医学成长和造福人类做出进献。
  AI切磋前沿范畴
   2018年12月4日中国工程院等在北京结合公布最新《全球工程前沿2018》讲演,讲演聚焦工程科技范畴具有前瞻性、先导性和索求性、对工程科技将来成长有重大影响和引领作用的首要切磋和技艺偏向,围绕信息与电子工程、医药卫生等9个范畴,遴选出年度工程切磋前沿95项和工程开辟前沿96项。在医药卫生范畴 Top10 工程开辟前沿中有2项与人造智能相关,离别是“人造智能与疾病诊断”和“人造智能与康健经管”。
   讲演以为,今朝国际AI切磋的前沿分支范畴包罗:一是眼部疾病,选取深度网络进修技艺对视网膜眼底图像进行进修,可用于青光眼、黄斑变性和糖尿病性视网膜病变等疾病的诊断。二是肿瘤治疗,议决整合患者病理样本特性提取和基因组测序数据,联合临床指南和循证医学,针对肿瘤患者拟定个别化、权势巨子化诊疗方案,局部AI方案已经用于教导肺癌、食管癌等治疗。三是病理诊断,议决特性提取、深度进修等要领,将定量化诊断与疾病预后有机联合,已用于肺癌、宫颈癌、乳腺癌、胃癌以及结直肠癌等的病理诊断,有助贬低误诊率、贬低人力成本。四是医学影像,议决大数据库以及深度进修,很多AI算法被胜利用于多种医学影像,如脑部MRI的阿尔茨海默病分类切确度已达 91.67%,美国 Arterys 研发的 AI 帮助心脏 MRI 成像体系也已议决FDA 认证。六是皮肤疾病,AI 技艺议决响应模子进行迁徙进修后,对皮肤癌、玄色素瘤进行诊断,正确率达 90% 以上。六是手术机械人,以达芬奇手术机械人体系为代表的一系列手术机械人,已应用于泌尿、血汗管、骨科以及神经外科等范畴,令手术视野更清楚,手术效果更高。
   讲演以为,虽然将来医疗市场对医学人造智能需求庞大,但人造智能与疾病诊断还必要解决诸多关头技艺问题,首要包罗医学数据标注的正确性和规范性问题,有限或不完整医学数据的机械进修问题,多源医学数据的夹杂进修问题,人造智能在各异疾病应用中的特性选择问题,医学数据的隐私护卫和安好问题,人造智能在手术介入和病愈中的应用问题等。同时,跟着大数据、人造智能、区块链等技艺的进一步成长,人造智能康健经管正在由尝试室研发走入市场,逐渐应用于亚康健人群、老年群体、慢性病和高危人群,有用贬低个别患病危害。将来人造智能康健经管将在显著贬低医疗成本,疾病预防,升迁全平易近康健素养等方面施展严重作用。
  专家简介
   周良辅,中国工程院院士,传授,主任医师,博士生导师。现任复旦大学神经外科切磋所所长,复旦大学附属西岳病院神经外科主任,上海神经外科临床医学中心和上海神经外科抢救中心主任。颁发第一作者或通信作者论文400余篇,SCI收录150余篇,主编专著7本。获全国五一劳动奖章、全国进步前辈事情者等声誉称呼,获国度科学技艺前进奖、省部级一等奖等多项。
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