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“世紀醫(yī)生”Eric Topol對話AI大師,回顧2019年的醫(yī)療變革

2020-05-13 17:28
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我們正處于一個數(shù)據(jù)爆炸的時代,對于正趨向于精準醫(yī)療的醫(yī)學領域來說更是如此。海量的數(shù)據(jù)讓我們比以往任何一個時期都更加需要AI的發(fā)展。

近日,在由deeplearning.ai舉辦的一場線上研討會上,分子醫(yī)藥學專家、北美獨立科學研究機構Scripps Research Institute創(chuàng)始人Eric Topol博士與人工智能專家吳恩達(Andrew Ng)博士進行了深度對話,向觀眾介紹了AI醫(yī)學領域的最新研究成果與臨床應用。

Eric Topol博士曾被湯森路透社評為“世紀醫(yī)生”,他是美國醫(yī)學院院士,曾發(fā)表了1100多篇高引用率的文章,在醫(yī)藥領域文章引用率排名前十。他曾撰寫了30多本醫(yī)用教科書,同時是暢銷書《顛覆醫(yī)療》的作者。

吳恩達(Andrew Ng)則是人工智能領域最權威學者之一,被譽為“AI大師”,是deeplearning.ai的創(chuàng)始人,同時也是在線教育平臺Coursera的聯(lián)合創(chuàng)始人。

在文章的第一部分,我們將順著Eric Topol博士與吳恩達博士的對話,梳理過去一年內AI在醫(yī)療領域的最新進展,比如NYU對乳腺癌篩查的研究、深透醫(yī)療(Subtle Medical)的醫(yī)學影像產品,還有手機超聲波探測器、斯坦福大學研發(fā)的智能馬桶等有趣的應用。在文章的第二部分,我們將更深入地探討AI+醫(yī)療在臨床落地中所遇到的困境,以及當下究竟需要什么樣的AI應用。

AI在醫(yī)學領域的最新應用

為什么我們的醫(yī)學需要AI這條全新的路徑?當前的醫(yī)療技術仍存在著諸多問題,比如檢測結果準確率低,常常漏診、誤診,檢測與治療昂貴,存在大量資源浪費等等。Topol博士認為,AI有潛力較好地解決這些問題,并且,全人類都能從AI+醫(yī)療的發(fā)展中受益,這種益處貫穿了人類從出生到死亡的每一個階段。

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提高準確性

Google團隊曾經做過一個實驗,如果向眼科醫(yī)生展示一張視網(wǎng)膜的圖像,然后問他,這個視網(wǎng)膜屬于男性還是女性。那么這些眼科醫(yī)生答對的幾率是50%,但一個經過訓練的AI神經網(wǎng)絡,正確率可以達到97%或98%。

這個例子想要說明的是,AI的一大作用是提高診斷的準確性。通過深度學習,AI診斷的準確率可以達到專家水平,甚至遠超專家。當然,這只是簡單舉例,事實上我們有千萬種更好的辦法來判斷器官的主人是男是女。

準確性不高所帶來的嚴重后果就是誤診與漏診,這在臨床中較為普遍。以乳腺癌篩查為例,乳腺癌是全球女性最大的癌癥殺手之一,但在乳腺的X光片中,卻存在大量的假陰性和假陽性問題。

紐約大學于2019年10月發(fā)表了一篇論文,研究者用深層卷積神經網(wǎng)絡對超過100萬張圖像進行乳腺癌篩查的分類、訓練和評估,這是迄今為止最大規(guī)模的乳腺癌研究。該研究表明,其神經網(wǎng)絡在預測乳房中是否存在癌癥中可以達到專家的水平(AUC=0.895)。研究者還對照了14位放射科醫(yī)生的解讀結果,他們讓每位醫(yī)生閱讀了720幅乳腺X光片,結果證明,AI判斷的準確性與放射科醫(yī)生相差無幾。而若將放射科醫(yī)生預測的惡性概率與其神經網(wǎng)絡相平均后的混合算法,所產生的預測結果還會更加準確。這項研究非常有價值,因為每年有數(shù)億女性進行乳腺檢測,卻常常得到錯誤的檢測結果。

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提高檢測效率

在準確性之外,AI在現(xiàn)實醫(yī)療中的另一大重要應用是提高效率。比如,在醫(yī)學影像中用AI獲得更快的掃描與檢測速度,并在更短的時間內取得更高的成像質量。對于醫(yī)院、醫(yī)生和患者來說,這類應用能夠帶來實實在在的價值。

Eric Topol博士在直播中以深透醫(yī)療(Subtle Medical)的產品進行了舉例,這家創(chuàng)立于2017年的公司致力于用AI改善醫(yī)學影像的質量,縮短檢測流程,改善放射科的患者體驗,并在檢測過程中降低造影劑的劑量,以降低對患者健康的危害。

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