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人工智能将给医疗领域带来哪些改变？

健康,数据,英特尔人工智能将给医疗领域带来哪些改变？

发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

人工智能将给医疗领域带来哪些改变？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

在药物研发领域，未来AI可能带来翻天覆地的变化。

最明显的是：可以大大缩短药企研发时间，同时可以节约药企巨大的研发成本。

药企巨头罗氏曾调研分析，药企要成功研发一种药，平均需要10年，甚至更久，而成本至少15亿以上。

而AI设计药物骨架，完全有可能在几个月内完成。

比如AI药物研发公司Insilico Medicine，2019年9月在国际顶级学术杂志《Nature》子刊上发表了《深度学习能够快速识别强效DDR1激酶抑制剂》，从最初的靶点确定，到完成苗头化合物结构虚拟筛选，仅用时21天，到苗头化合物的合成及初步体外实验验证，用时仅46天。让整个研发时间缩短到5-10年。

上面的文献链接：

https://www.nature.com/articles/s41587-019-0224-x?fbclid=IwAR14t

欢迎关注我的头条号GenomicAI，长期分享AI药物研发，肿瘤免疫，多组学等领域的应用。

回答于 2019-09-11 08:43:50

比如智能取号，叫号

回答于 2019-09-11 08:43:50




自动阅片写报告，AI辅助诊断让医生患者都受益

阅片是影像科医生的一项常规工作内容，需要非常专业的知识，但同时也是一项机械、繁琐的工作。医生需要对影像资料进行分析对比，然后书写诊断意见或进一步检查的建议，重复的工作无形中占用了大量的时间，降低了医疗效率。医生疲惫不堪，病人也因为排长队而叫苦不迭。

面对这种情况，计算机和医学领域的研究人员都在考虑：如果能够让“全能”的人工智能帮助医生阅片，自动诊断写报告，岂不是能节省大量的时间，让医生和病人都受益？

目前已经出现了不少AI自动诊断的成果，不仅能做出准确的判断，还比人类更快：“啄医生”——便捷高效的阅片机器人：

啄医生”——由四万余块260核芯片组成的“超级计算机”，将超算技术与人工智能结合，学习了10万多套肺片，在短时间内，迅速达到了有15年临床经验的影像科医生的阅片水平。

阅片机器人

图片来源：央视《机智过人》——2017-12-22




CheXNeXt——基于神经网络的X光诊断算法：

去年年底，吴恩达的斯坦福团队发布了一个基于深度神经网络CheXNeXt的X光诊断算法，该算法可以自动诊断14种疾病。在其中10种疾病的诊断上，AI的表现与放射科医生旗鼓相当，还有一种疾病的诊断效果甚至超过了人类。并且，这个AI诊断算法的诊断速度是人类的160倍！

算法用胸片生成热图，颜色越暖的部分，对疾病诊断越有价值

图片来源：CheXNeXt：Deep learning for chest radiograph diagnosis

吴恩达团队还针对这个算法开发了一个名为XRay4All的手机应用，只要给胸片拍个照，AI就能够自动诊断。

动图来源：量子位




VISPI——生成阅片报告的自动医学图像解释系统：

计算机辅助医学图像视觉感知和解释（ computeraided medical image visual perception and interpretation）这项研究一直在进行中。但是，由于缺少经过注释的图像报告样本和能够充分提取并利用局部特征的生成模型，尤其是缺少能够提取相关联的语义特征的生成模型，之前尝试过的种种方法得到的效果总是不尽如人意。

不过，在经过不断地创新和实验后，最近一个叫做VISPI的自动医学图像解释系统，首次尝试了利用疾病定位来生成X射线图像报告，在疾病分类、定位和报告生成方面都取得了不错的效果：

VISPI生成的报告草稿：有稳定的轻度心脏肥大，无明显的肺血管充血。主动脉弯曲稳定，无急性肺实变，无大量积液及气胸。

VISPI首先预测并将疾病定位为语义特征，然后生成报告。下图是VISPI的工作流程：

VISPI首先通过对胸部疾病进行分类和定位来注释X光图像（a），然后生成相应的语句，构建整个报告（b）。其中，c显示了用于生成报告的Attentive LSTM的结构（Attentive LSTM基于编码器-解码器结构）。

具体步骤如下：

VISPI的分类模块以一个121层的密集卷积神经网络（DenseNet）为基础，将最后的全连接层替换为一个维度为M的新层（M指疾病的数量）。应用Grad-Gams（Gradient-weighted Class Activation Mapping，梯度加权类激活映射）对疾病进行热图定位。如果在X光片中未发现活动性胸廓疾病，则根据绿色虚线框中所示的原始X光片，由Attentive LSTM直接生成报告。否则（如红色虚线框所示），裁剪出一个带有局部疾病的子图像，生成异常描述，而原始的X光片则用来生成报告中的正常描述。

分别用一个正常的胸片和一个出现“心脏肥大（Cardiomegaly）”症状的胸片来测试一下VISPI系统的表现：

上图展示了两个胸片的诊断报告。第一行显示了一张正常的胸片，第二张是一个“心脏肥大”的病例（第二行胸片热图红色边界框中的区域）。

针对每张胸片，分别提供一份医生书写的报告和一份VISPI系统自动生成的报告。

正常病例：

医生书写的报告内容：the heart size and cardiomediastinal silhouette are within normal limits.pulmonary vasculature appears normal.There is no focal air space consolidation.no pleural effusion or pneumothorax.（心脏大小和心脏纵向轮廓在正常范围内。肺血管系统正常。没有局灶性气囊巩固。没有胸腔积液或气胸。）VISPI自动生成的报告草稿：the cardiomediastinal silhouette and pulmonary vasculature are within normal limits in size. the lungs are clear of focal airspace disease pneumothorax of pleural effusion.there are no acute bony findings.no acute cardiopulmonary findings.（心脏纵隔轮廓和肺血管系统的大小在正常范围内。 肺部没有局灶性空气病胸腔积液气胸。没有急性骨性表现。没有急性心肺表现。）

“心脏肥大”病例：

医生书写的报告内容：mild cardiomegaly. mild unfolding of the thoractic aorta.no focal air space opacity.no pleural effusion or pneumothorax.visualized osseous structures are unremarkable in appearance.otherwise no acute cardiopulmonary abormalities.（轻度心脏扩大。胸主动脉轻度张开，无局灶性气隙混浊，无胸腔积液或气胸，可见骨结构外观无明显改变，无急性心肺衰竭。）VISPI自动生成的报告草稿：mild cardiomegaly.there is no focal consolidation.no pleural effusion or pneumothorax.there is no focal air space consolidation.no pleural effusion or pneumothorax.degenerative changes of the thoracic spine.no acute cardiopulmonary abnormality.（轻度心脏肿大，无局灶性实变，无胸腔积液、气胸，无局灶性气隙实变，无胸腔积液、气胸，胸椎退行性改变，无急性心肺异常。）

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