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人工智能可以快速准确地诊断眼疾和肺炎

利用人工智能和机器学习技术,加州大学圣地亚哥分校卫生和加利福尼亚大学圣地亚哥医学院的Shiley眼科研究所的研究人员与中国,德国和德克萨斯州的同事合作开发了一种新的计算工具,用于筛查常见但致盲的患者视网膜疾病,可能加速诊断和治疗。

“人工智能(AI)具有巨大的潜力,通过对人类专家难以处理的大量数据进行分析和分类来彻底改变疾病的诊断和管理,并迅速做到这一点,”资深作者Kang Zhang,医学博士,教授说。在Shiley眼科研究所的眼科学和加州大学圣地亚哥分校医学院基因组医学研究所的创始主任。

当前的计算方法费力且昂贵,并且需要使用数百万个图像来训练AI系统。在他们的新论文中,Zhang及其同事使用基于AI的卷积神经网络来审查超过200,000次使用光学相干断层扫描进行的眼部扫描,这是一种非侵入性技术,可将视网膜上的光反射,从而创建组织的二维和三维表示。

然后,研究人员采用了一种称为转移学习的技术,其中解决一个问题所获得的知识由计算机存储并应用于不同但相关的问题。例如,优化以识别眼睛的离散解剖结构(例如视网膜,角膜或视神经)的AI神经网络在检查整个眼睛的图像时可以更快速和有效地识别和评估它们。这使得AI系统能够使用比传统方法小得多的数据集进行有效学习。

研究人员接下来添加了遮挡测试,其中计算机识别每个图像中最感兴趣的区域以及其结论的基础。“机器学习往往就像一个黑盒子,我们不知道到底发生了什么,”张说。“通过遮挡测试,计算机可以告诉我们它在图像中的哪个位置进行诊断,因此我们可以找出系统获得结果的原因。这使得系统更加透明,增加了我们对诊断的信任“。

该研究主要关注不可逆性失明的两个常见原因:黄斑变性和糖尿病性黄斑水肿。然而,如果及早发现,这两种情况都是可以治疗的。将来自机器的诊断与来自审查相同扫描的五位眼科医师的诊断进行比较。除了进行医学诊断外,AI平台还提供了以前研究中未做过的转诊和治疗建议。

作者指出,通过简单的训练,该机器的表现与训练有素的眼科医生类似,可以确定是否应在30秒内转诊患者,准确率超过95%。

张医生表示,这种速度和准确性将代表医疗诊断和治疗方面向前迈出的一大步,并指出目前的医疗保健通常很长,因为患者从普通医生转诊到专科医生,消耗时间和资源,推迟有效治疗。张还指出,简化且相对便宜的基于人工智能的工具在世界上医疗资源特别是专家稀缺的地方和地区将是一个福音。

科学家并没有将他们的研究局限于眼疾。他们还测试了他们的AI工具,用于诊断儿童肺炎,这是全球5岁以下儿童死亡的主要原因,基于胸部X光的机器分析。他们发现计算机能够区分病毒和细菌性肺炎,准确度超过90%。病毒性肺炎主要通过对症护理进行治疗,因为身体自然会排出病毒。细菌性肺炎往往是一种更严重的健康威胁,需要立即用抗生素治疗。

张说,研究结果表明,人工智能技术有许多潜在的应用,包括可能在扫描检测到的良性和恶性病变之间进行辨别。科学家们已经开源发布了他们的数据和工具,以便其他人可以进一步改进,完善和发展其潜力。

“未来是更多的数据,更多的计算能力和使用该系统的人们的更多经验,以便我们能够提供最好的病人护理,同时仍然具有成本效益,”张说。

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