華人研究榮登《Cell》封面！AI 可精準診斷多種疾病！

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研究人員建立了一個基於計算機深度學習的用以診斷致盲性視網膜疾病的診斷工具。該診斷工具可用以診斷黃斑變性和糖尿病性黃斑水腫。同時科研人員進一步證明了AI系統在使用胸部X射線圖像診斷小兒肺炎方面的普遍適用性。這種工具可能最終有助於加快這些可治療病症的診斷和轉診，從而促進早期治療，從而改善臨床結果。

利用人工智慧和機器學習技術，加利福尼亞大學聖地亞哥分校健康與聖地亞哥醫學院Shiley眼科研究所的研究人員與中國，德國和德克薩斯州的同事們開發了一種新的計算工具，用於篩查常見致盲性視網膜疾病，這可能會加速診斷和治療的過程。這些發現發表在2月22日的Cell雜誌上。

「人工智慧（AI）具有巨大的潛力，可以通過對人類專家難以分析的大量數據進行分析和分類，從而徹底改變疾病的診斷和管理。」資深作者兼Shiley眼科研究所的眼科和UC聖地亞哥醫學院基因組醫學研究所的創始主任Kang Zhang博士說道。

人工智慧分析過程

目前的計算方法費力且昂貴，並且需要使用數百萬的圖像來訓練AI系統。 在新論文中，Zhang和他的同事使用基於人工智慧的卷積神經網路來檢查超過20萬次使用光學相干斷層掃描進行的眼部掃描——這是一種無創技術，可以將視網膜上的光線反射回來，以創建組織的二維和三維表示。

研究人員然後採用了一種稱為轉移學習的技術，其中解決一個問題所獲得的知識被計算機存儲並應用於不同但相關的問題。這使AI系統能夠比傳統方法有效地學習更小的數據集。

AI分析分析評估圖

研究人員接下來添加了遮擋測試，在該測試中，計算機識別每幅圖像中最感興趣的區域以及其結論的基礎。該研究集中在兩個不可逆失明的常見原因：黃斑變性和糖尿病性黃斑水腫。但是，如果提前發現這兩種情況都是可以治療的。 機器派生的診斷結果與五位檢查相同掃描的眼科醫生的診斷結果進行了比較。 除了進行醫學診斷之外，AI平台還產生了以前研究中沒有做過的推薦和治療建議。

根據Zhang的說法，這樣的速度和準確性代表了醫療診斷和治療方面向前邁出的一大步，並指出由於患者從普通醫生轉診為專科醫生，耗費時間和資源並延誤有效治療，目前的醫療保健常常很漫長。Zhang還指出，一個簡化和相對廉價的基於人工智慧的工具將是世界上醫療資源，特別是專科醫生稀缺的地方和部分地區的福音。

科學家們並沒有把他們的研究限制在眼科疾病上。他們還測試了他們的AI工具，根據對胸部X射線的機器分析，診斷兒童肺炎，這是全球5歲以下兒童死亡的主要原因。他們發現電腦能夠區分病毒性和細菌性肺炎，準確率達到90％以上。病毒性肺炎主要通過癥狀性護理來治療，因為身體自然會擺脫病毒。細菌性肺炎往往是一個更嚴重的健康威脅，需要立即用抗生素治療。

研究結果表明，AI技術有很多潛在的應用，包括可能辨別掃描中檢測到的良性和惡性病變。科學家已經公開發表了他們的數據和工具，以便其他人可以進一步改進，完善和發展其潛力。

「未來是更多的數據，更多的計算能力和更多的人使用這個系統的經驗，以便我們可以提供最好的病人護理，同時仍然具有成本效益，」Zhang說。

參考文獻：

Daniel S. Kermany, Michael Goldbaum,Wenjia Cai, M. Anthony Lewis,Huimin Xia, Kang Zhang. Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning.

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