科技助力，醫療AI讓病癥“無處遁形”
自醫療AI誕生以來，其臨床價值及社會意義一直備受關注，將醫療AI技術應用于疾病早篩領域，助力臨床醫師進行肺癌、乳腺癌等重大疾病的早篩，也是眾多AI企業的共同夢想。
谷歌推出AI早期肺癌檢測系統，準確率94％
幸運的是，隨著AI在醫療領域廣泛運用，通過計算機技術對各類癌癥進行高效、精準的早期診斷與篩查已成為可能。近日《自然醫學》雜志更新了美國谷歌公司新的研究情況，谷歌人工智能部門的Daniel Tse與斯坦福大學、紐約大學等聯合開發了一個深度學習模型，可根據掃描圖像來預測肺癌風險，比醫生早一年查出肺癌，使患者存活概率提升40％。研究人員表示，該AI系統不僅能預測整體腫瘤，也可識別細微的惡性組織；通過對前后兩次掃描圖像的數據對比，AI系統還可評估肺結節的生長速度。
通過學習42290個CT掃描圖像，這一深度學習模型實現了不依靠人工參與便可預測肺部結節的惡性程度。同時，其在6716例測試病例中檢測微小惡性肺部結節的準確率達94％。盡管模型還需要經過大規模的臨床驗證，但這一發現仍展現了該AI系統或將成為肺癌篩查推廣的利器，改善肺癌患者的治療和預后，并降低社會醫療成本。
人工智能利用面部圖像幫助識別遺傳綜合征
今年1月，美國FDNA分析技術公司已訓練人工智能在接受17000多張真實患者面部圖像訓練后，以高準確率識別罕見的遺傳綜合征。研究者利用兩個獨立的測試數據集測試人工智能的表現，每一個數據集都包含數百張之前經過臨床專家分析的患者面部圖像。對于每一張測試圖像，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，這超過了臨床專家在另外三個實驗中的表現。
雖然這項研究采用的測試數據集規模相對較小，而且沒有和其他已有的識別方法或人類專家進行直接比較，但是研究結果表明人工智能有望在臨床實踐中，輔助罕見遺傳綜合征的優先級劃分與診斷。
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