自醫(yī)療AI誕生以來(lái)，其臨床價(jià)值及社會(huì)意義一直備受關(guān)注，將醫(yī)療AI技術(shù)應(yīng)用于疾病早篩領(lǐng)域，助力臨床醫(yī)師進(jìn)行肺癌、乳腺癌等重大疾病的早篩，也是眾多AI企業(yè)的共同夢(mèng)想。

谷歌推出AI早期肺癌檢測(cè)系統(tǒng)，準(zhǔn)確率94％

幸運(yùn)的是，隨著AI在醫(yī)療領(lǐng)域廣泛運(yùn)用，通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)各類癌癥進(jìn)行高效、精準(zhǔn)的早期診斷與篩查已成為可能。近日《自然醫(yī)學(xué)》雜志更新了美國(guó)谷歌公司新的研究情況，谷歌人工智能部門(mén)的Daniel Tse與斯坦福大學(xué)、紐約大學(xué)等聯(lián)合開(kāi)發(fā)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，可根據(jù)掃描圖像來(lái)預(yù)測(cè)肺癌風(fēng)險(xiǎn)，比醫(yī)生早一年查出肺癌，使患者存活概率提升40％。研究人員表示，該AI系統(tǒng)不僅能預(yù)測(cè)整體腫瘤，也可識(shí)別細(xì)微的惡性組織；通過(guò)對(duì)前后兩次掃描圖像的數(shù)據(jù)對(duì)比，AI系統(tǒng)還可評(píng)估肺結(jié)節(jié)的生長(zhǎng)速度。

通過(guò)學(xué)習(xí)42290個(gè)CT掃描圖像，這一深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)了不依靠人工參與便可預(yù)測(cè)肺部結(jié)節(jié)的惡性程度。同時(shí)，其在6716例測(cè)試病例中檢測(cè)微小惡性肺部結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確率達(dá)94％。盡管模型還需要經(jīng)過(guò)大規(guī)模的臨床驗(yàn)證，但這一發(fā)現(xiàn)仍展現(xiàn)了該AI系統(tǒng)或?qū)⒊蔀榉伟┖Y查推廣的利器，改善肺癌患者的治療和預(yù)后，并降低社會(huì)醫(yī)療成本。

人工智能利用面部圖像幫助識(shí)別遺傳綜合征

今年1月，美國(guó)FDNA分析技術(shù)公司已訓(xùn)練人工智能在接受17000多張真實(shí)患者面部圖像訓(xùn)練后，以高準(zhǔn)確率識(shí)別罕見(jiàn)的遺傳綜合征。研究者利用兩個(gè)獨(dú)立的測(cè)試數(shù)據(jù)集測(cè)試人工智能的表現(xiàn)，每一個(gè)數(shù)據(jù)集都包含數(shù)百?gòu)堉�前�?jīng)過(guò)臨床專家分析的患者面部圖像。對(duì)于每一張測(cè)試圖像，人工智能按照一定順序列出各種潛在的綜合征。在兩組測(cè)試中，在90％左右的情況下，人工智能提出的前10條建議中都包括了正確的綜合征，這超過(guò)了臨床專家在另外三個(gè)實(shí)驗(yàn)中的表現(xiàn)。

雖然這項(xiàng)研究采用的測(cè)試數(shù)據(jù)集規(guī)模相對(duì)較小，而且沒(méi)有和其他已有的識(shí)別方法或人類專家進(jìn)行直接比較，但是研究結(jié)果表明人工智能有望在臨床實(shí)踐中，輔助罕見(jiàn)遺傳綜合征的優(yōu)先級(jí)劃分與診斷。