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医疗人工智能困局:技术日趋成熟,但还缺乏立法

2017-03-31 14:20
天堂的苦涩
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全国肿瘤登记中心发布的数据显示,在中国,癌症已成为疾病死因之首,发病率和死亡率还在攀升,癌症已成为非常重要的公共健康问题。其中,肺癌是发病率最高的肿瘤,也是癌症死因之首。在空气污染成为全社会热议话题的同时,对肺癌的诊疗也受到了极大关注。在早期肺癌的诊断过程中,肺部结节是非常重要的一环。

结节病是一种较常见的全身性疾病,病因不明。肺部结节是指通过医学影像学检查发现肺部直径≤3厘米的类圆形病变。一般情况下,结节多为良性,恶性结节95%会逐渐发展为肺癌,如果能够提前发现并诊断,在进行合理的治疗后患者基本上都可以痊愈,复发率极低。

虽然还不清楚结节的成因,但在医学技术日渐发达的今天,发现结节已经不难。肺部结节的CR/DR片(X线摄影信息数字化处理),检出率达到了6%-10%。如果用更高级的多排螺旋CT检查的话,100个人中约有40个人都能检出肺部有1-6枚结节。在这种情况下,如何快速、准确的判断病患肺部的结节是良性还是恶性就显得非常重要。由于对结节病的影像学表现及病理学特点认识不足,尤其对不典型者易造成误诊。

中国医师协会胸外科医师分会会长、天津市胸科医院胸外科主任、拥有数十年胸外科手术经验的张逊在接受采访时告诉记者,在过去的诊断过程中,对肺部结节性质的判断往往需要由经验丰富的专家进行。肺部结节的形态多样,分布的密度、形状是毛刺或光滑,以及具体位置都会影响到医生对结节性质的判断。经验丰富的医师对恶性结节的确诊率高达90%以上,而缺乏相关经验的医师却常常对此一筹莫展。

医疗资源分布失衡的问题一直困扰着我国,看病难,看病贵的问题虽然已经较过去大为缓解,但依然存在着“全国人民上协和”的问题。我国幅员辽阔,人口众多,基层医院无法解决的问题常常需要在大城市三甲医院进行诊疗。肺部结节的诊断费时费力,让患者和医生都处在焦头烂额的困境中。

在科技飞速发展的今天,技术可以极大抹平认知和经验方面的差距,尤其是在医学影像分析方面。

3月29日,阿里在云栖大会深圳峰会上展示了基于阿里云服务的超声甲状腺结节智能诊断系统的实际应用情况。这套系统利用机器学习和人工智能,将甲状腺结节诊断的准确率从60%-70%提高到了85%。在会上,广州医学院第一医院院长何健行说,“我们的诊断需要人工智能的辅助,使得检查让病患更有信心,降低漏诊和误诊率。“

随后,阿里云与英特尔、零氪科技联合宣布启动天池医疗AI大赛。大赛第一季将向早期肺癌诊断发起挑战。天池是全球规模最大的众智平台,汇聚了6万多名AI算法科学家。医疗大数据平台零氪科技为大赛提供经脱敏处理并由专家标注的高清胸部CT扫描影像数据。选手需要通过原始CT影像图片训练模型算法得到结节特征,最终实现对影像图片结节区域的智能化判断。

大数据和人工智能在医疗行业的应用覆盖风险管理、健康管理、生物科技、医学影像、药物挖掘、急救室监控、精神健康、可穿戴设备、虚拟护士助理、营养和病理等多个领域,阿里向外界展示的仅仅是在医学影像方面的应用。张逊认为,医学影像和病理诊断是人工智能最能够发挥其价值的领域。

实事上,在ET医疗大脑之前阿里云已经开始在医疗领域进行探索。去年,上海华山医院借助阿里云的计算能力,用数字化模型代替部分临床实验,以及模拟小白鼠的活体实验,用于加快特效药研发。

同样是在去年,华大基因、阿里云和安徽医科大学曾共同宣布,在21小时47分12秒内完成了1000例人类全外显子组数据的分析。40年前,人类若想对埃希氏大肠杆菌进行全基因组测序,需要1000年的时间。

张逊甚至认为,人工智能在医疗行业的大规模应用甚至可以改善困扰我国多年的医疗资源分配失衡问题:“普通医院的医生同样可以利用人工智能诊断各种疑难杂症,这将大大降低对专家医师的需求,专家号也将不再一号难求。”

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