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科技助力，醫療AI讓病癥“無處遁形”

2019-05-23 11:10

AI精準預測高血壓治療效果

今年3月，吳恩達宣布其斯坦福實驗室團隊運用機器學習方法，能夠更加精確預測患者在高血壓治療中可能獲得的效果。在一般的心血管疾病中，疾病治療帶來的絕對風險降低（ARR）是與該病的基線風險相關的，即高風險的患者能從治療中獲得更多的收益。而斯坦福實驗室使用隨機試驗數據，開發一個能夠估計個體治療效果的模型。

AI輔助結腸鏡檢查，讓腺瘤檢出率提高近50％

四川省人民醫院的劉曉崗主任帶領團隊，與哈佛醫學院貝斯以色列女執事醫療中心的研究人員合作，使用基于深度學習的高性能CADe系統的前瞻性隨機對照試驗，以幫助內鏡醫師檢測患者的結腸息肉。實驗中發現，與標準結腸鏡相比，AI系統輔助的結腸鏡檢查，查出的ADR（腺瘤檢出率）增加了近50％。每位患者檢出的平均腺瘤數也增加了——AI檢查出了更多的較小腺瘤。

在小組的初步研究中，該算法的敏感性為94．38％，特異性為95．92％，受試者工作特征曲線下面積（AUC）為0．984（越接近1，說明準確性越高）。此外，通過使用多線程處理系統，AI對實時視頻的處理速度能夠達到每秒至少25幀，延遲時間為76．80±5．60毫秒。對于內鏡醫師來說，檢測延遲幾乎不明顯。

雖然研究中有很多待改進的地方，但通過這項研究表明了，基于深度學習的AI系統系統可以讓低流行ADR區域中結腸直腸息肉和腺瘤檢測率的顯著增加。鑒于其高準確性、保真度和穩定性，AI系統可以更好地適用于當前臨床實踐中以更好地檢測結腸息肉。

結尾：

AI醫療是未來大勢所趨。雖然現有醫療AI領域公布的漂亮的數據，都相當于研發測試階段的結果，還需要走完整的流程，才有可能真正應用于臨床。但是，AI醫療評估系統的診斷準確率達到甚至超過人類醫生，相當于給醫生配備了一流專家助手，具有強大的現實應用意義。

科技賦能下，國內人工智能垂直領域生根發芽的公司發展迅速，不僅應用在醫療領域，例如商湯科技、曠視科技、極鏈科技等在金融、交通、安防、智能家居、廣告等眾多領域都帶來了全新的變化和驚喜。AI為未來的幸福社會提供了強大的動力和支持，我們正處于人工智能發展的最好機遇時期。

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