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英特爾發(fā)精準醫(yī)療解決方案 推進24小時精準醫(yī)療

2017-03-06 11:11:20行業(yè)新聞640

近兩年來,無論是在語音識別、圖像識別還是文本理解,深度學習在醫(yī)療領域都有超乎想象的突破。

在語音識別領域,梅奧診所與以色列語音分析公司Beyond Verbal合作的研究發(fā)現(xiàn)13個語音特征和冠心病存在相關性,其中一個語音特征與冠心病存在強相關。

在自然語言處理領域,IBM的沃森機器人能夠在17秒內(nèi),閱讀3469本醫(yī)學專著,248000篇論文,69種治療方案,61540次實驗數(shù)據(jù),106000份臨床報告,并根據(jù)醫(yī)生輸入的病人指標信息,最終提出優(yōu)選的個性化治療方案。

與此同時,伴隨著計算機視覺的技術進步,深度學習技術在醫(yī)療影像領域頻頻取得重大突破,人工智能除了教會機器如何“聽懂”和“讀懂”,更能教會機器“看懂”我們的世界,并在此基礎上協(xié)助醫(yī)生診斷疾病。醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%的數(shù)據(jù)來自醫(yī)療影像,醫(yī)療影像領域擁有孕育深度學習的海量數(shù)據(jù),也存在著借助深度學習提高醫(yī)生“看片子”診斷的效率的需求。因此,在醫(yī)療影像領域,深度學習可能率先進入臨床階段。

13萬張圖像的訓練下,深度學習識別皮膚癌的準確率媲美人類醫(yī)生

皮膚癌是人類最常見的惡性腫瘤,雖然它們出現(xiàn)在皮膚表面,但人們往往將其誤認為是自然生長的“痣”,耽誤病情,確診后已為時過晚。奇點糕還記得,電影《非誠勿擾2》里面,孫紅雷飾演的李香山從小就長出來的一顆黑痣轉(zhuǎn)變成了惡性的黑色素瘤,最終不堪絕癥折磨的他選擇跳海自殺。

早期檢測到的黑色素瘤的 5 年生存率在 97% 左右,如果晚期查出 5 年生存率將會下降 14%,皮膚癌的早期發(fā)現(xiàn)可能會對其結果產(chǎn)生巨大的影響。對于皮膚癌的篩查,主要是通過視覺診斷。一般先進行臨床篩查,之后可能進行皮膚鏡分析、活檢和組織病理學研究。那么有沒有一種更簡單地方法篩查皮膚癌呢?或者說,能不能利用智能手機篩查皮膚癌?

借助深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)技術,斯坦福大學的研究者讓這個設想更進一步:研究者們在谷歌用于識別貓和狗算法的基礎上,經(jīng)過13萬張皮膚病變的圖像訓練后,可用于識別皮膚癌。該系統(tǒng)與21位皮膚科醫(yī)生進行的2輪的對比測試:角質(zhì)細胞癌與良性脂溢性角化病,以及惡性黑色素瘤和普通的痣。第一輪代表最常見的癌癥識別,第二輪代表了最致命的皮膚癌識別。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在這兩個任務上的表現(xiàn)都達到了所有接受測試的專家的水平,證明了這一人工智能系統(tǒng)的皮膚癌鑒定水平與皮膚科醫(yī)生相當。這一研究成果發(fā)表在2017年1月份的Nature期刊上。

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