ET医疗大脑2.0上线,未来“AI医疗”前景到底如何?

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在大量的DNA序列中,排列识别突变的基因位点;继承数百位成像专家的“视力”,并在CT、磁共振、B型超声或X射线暗器官/组织成像中捕捉毫米级的小损伤。时间可以缩短到1分钟…


这一切都不是科幻小说,而是多个科学团队,依靠大案数据,不断创新和完善复杂的计算方法,以及由Aliyun提供的开放式“天池忠志”平台,赋予医学大脑“超能力”。其中,针对甲状腺结节的影像诊断系统已经在浙江大学第一附属医院等医疗机构进行“实习”,并协助超声影像医师在那里进行阅读、采集甲状腺结节、发布诊断报告。


到目前为止,几个月前的临床实践已经表明,在阿里的云中成长的ET医学大脑,可以帮助医生在几十秒或更短的时间内完成甲状腺B超读数和结节性区域的循环。并给出良性或恶性的判断。在过去,有经验的超声医生阅读电影和撰写诊断报告至少需要20分钟。

ET医疗大脑2.0上线,未来“AI医疗”前景到底如何?-第1张图片-任永刚博客 - 专注人工智能、智慧城市和5G智能新生态的网站

在阿里云的人工智能和赋权计划中,除了先前广为传播的“读心术”、陆空交通指挥中心、信息安全攻防、医疗能力,特别是对于甲状腺、肺癌等现代高危疾病的风险预测、防治、诊断和治疗能力,更是更加重要、紧迫,也令人兴奋。


“在多种疾病(大数据操作)的测试中,我们意识到机器可以深入学习和掌握人眼观察图像的能力,识别差异,并且与人类医生一样好!”阿里云智能科学家说,最少在某些疾病领域可以使用医学影像作为主要诊断依据,如甲状腺结节,肺结节,人工智能武装机器人,“可以成为医生的助手”,并以低成本和速度提高诊断和治疗的效率。


除了研究CT、MRI和B超的医学影像诊断外,阿里云还与英特尔(Intel)、华达遗传学(HuadaGenetics)等顶级企业和来自计算机和生物医学领域的初创企业合作,整合基因检测的大数据。研究肺癌与其他疾病和基因突变的密切关系,通过对ET的深入学习,准确定位导致疾病的突变基因位点(靶点),最终帮助医生为患者提供个体化治疗。指导精准用药。在阿里云的人工智能规划和布局中,ET将在疾病风险预测、医学成像诊断、先进的治疗方案、功效挖掘、新药开发、疾病监测和健康管理等领域拥有一些医疗能力。充当“医生助理”。


在阿里云等人的医学脑技术中,浙江大学孔德兴教授开发的超声图像智能诊断算法是最好的算法之一。通过对1万份病案的深入研究,“机眼”的准确率比“肉眼”提高了25%。智能诊断的基础是大数据,孔教授.在它诞生之前,这套技术首先被引入到各种医疗机构中,由有经验的医生对1万多个甲状腺结节的精确定位进行了深入的研究。


在大量“记忆”的基础上,研究小组在计算系统中加入了旋转不变性等现代数学概念,调整了体积集的网络结构,使用于捕捉结节的“机器人眼”更加敏感。用于判断良性或恶性结节的“机器人大脑”变得更“聪明”。


2016年,从浙江大学第一附属医院超声成像科开始,该技术已“进入”火箭军医院,杭州柳霞街社区卫生服务中心及部分在线咨询平台,以及甲状腺结节的检出率开始了。临床验证准确。


多年来,甲状腺结节的主要诊断方法是B超检查。在众多的医学影像检查方法中,B超具有成本低、检查地点/时间灵活、实时性强等优点,但其图像的采集和识别在很大程度上依赖于医生的经验和技术,较CT、MRI等其他图像处理难度更大。


中国三甲医院的临床抽样调查显示,甲状腺结节的平均诊断准确率只有60,更多的患者需要在进行活检(病理检查)之前切除结节,以诊断结节是否良性或恶性。“如果不做活检,不同的医生往往会有不同的判断。”赵齐羽,浙江医院超声部副主任,坦率地表示,结核的好坏在b超声上并不清楚,有些良性结核会有恶性特征,有些恶性结核也有良性表现。

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但在以往的临床试验中,约2000例B超图像中,甲状腺结节检出率达90%以上,良恶性诊断准确率达85%以上。检出率和准确率的提高,大大减少了医生工作的机械重复性,缩短了病人等待检查报告的时间,特别是改变了过去基层医院只能做B超,却缺乏诊断能力的困境。孔德琪承认,目前,杭州市西湖区西溪街等社区卫生服务中心希望引进超声波机器人作为医生诊疗的“助手”。


智能超声诊断工作与医生同步进行,对患者进行B超检查。智能诊断系统将自动捕获图像,“捕获”结节的准确位置,几秒钟内,智能诊断系统将自动捕获结核的确切位置。根据一系列经深入研究总结的指标,判断结节是良性还是恶性,同时向医生报告。对于这些结果的精确线,机器人也将给自己一个概率值,为医生的最终诊断提供参考。


它不仅是一种甲状腺结节,而且是一种基于人工智能的深度学习能力,能够识别人眼图像中的微妙差异并做出判断。在阿里云平台上,一个用于肺腺癌肺结节基本特征的智能诊断系统是孵化出来的。


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