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盤點(diǎn)|醫(yī)療領(lǐng)域頂級(jí)智能算法

日期:2023-06-06

隨著人工智能?(AI) 在醫(yī)療保健各個(gè)領(lǐng)域的大肆侵入,對(duì)于AI的關(guān)注已經(jīng)是迫在眉睫。本文盤點(diǎn)了目前應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域的各個(gè)AI工具,希望能夠幫助醫(yī)療領(lǐng)域的從業(yè)者完成更好的診斷、更復(fù)雜的病人護(hù)理和更準(zhǔn)確的疾病預(yù)判。

過(guò)去幾年,人工智能及其在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用潛力已經(jīng)被廣泛討論。討論不僅局限于智能算法本身,而且還擴(kuò)展到圍繞人工智能的諸多新聞炒作。
每當(dāng)一項(xiàng)關(guān)于深度學(xué)習(xí)或機(jī)器學(xué)習(xí)在診斷學(xué)、醫(yī)學(xué)成像或其他任何醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新研究發(fā)表時(shí),新聞閱讀者大多會(huì)肯定地說(shuō),標(biāo)題一定是諸如“人工智能在某某領(lǐng)域再次擊敗了醫(yī)生”之類的噱頭。相關(guān)炒作是如此扭曲和極端,以至于對(duì)于人工智能的評(píng)價(jià)往往是兩極化。
通過(guò)列舉迄今為止在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用的頂級(jí)人工智能工具,我們希望本文可以為醫(yī)療專業(yè)人士有效補(bǔ)充更多實(shí)用的信息。
在盤點(diǎn)之前,我們需要對(duì)人工智能的局限性進(jìn)行逐一分析。
首先,人工智能這個(gè)詞本身就已經(jīng)有了誤導(dǎo)性,因?yàn)橹悄苓@個(gè)詞往往意味著其目前所處的是一個(gè)非常發(fā)達(dá)的技術(shù)階段。然而,現(xiàn)實(shí)中,我們目前應(yīng)用的人工智能遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到幻想中的技術(shù)層次。
人工智能可以分為三個(gè)階段:人工狹義智能(ANI)人工通用智能(AGI)超級(jí)智能。我們目前的科學(xué)(特指大型語(yǔ)言模型和各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法),充其量能夠在一些領(lǐng)域達(dá)到人工狹義智能(ANI),即人類創(chuàng)造的第一級(jí)智能,少量可以達(dá)到第二級(jí)智能,即當(dāng)機(jī)器能夠從有限的經(jīng)驗(yàn)中抽象出概念并在各領(lǐng)域之間轉(zhuǎn)移知識(shí)的人工通用智能(AGI)階段
然而,第三個(gè)也是最可怕的階段——超級(jí)智能,即人工智能演變成一個(gè)獨(dú)立的意識(shí)進(jìn)行思考的階段,我們目前的科學(xué)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到。其次,無(wú)數(shù)的算法被訓(xùn)練來(lái)對(duì)醫(yī)療圖像中的各種模式進(jìn)行分類,從而幫助醫(yī)生診斷病情。然而,這種算法應(yīng)用的局限性至少存在于三個(gè)方面。
其一,算法所使用的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)往往來(lái)源于高度發(fā)達(dá)的地區(qū),也就是說(shuō),包含著一定特異性或概念化的算法框架本身就是不客觀的,其內(nèi)部不可避免地夾雜著工作團(tuán)隊(duì)的主觀假設(shè);
其二,智能算法的預(yù)測(cè)能力是以過(guò)去的案例為基礎(chǔ)的。然而事實(shí)上,這些案例經(jīng)驗(yàn)在新的藥物副作用或治療抗性實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)中很可能是無(wú)用的;
其三,大多數(shù)正在進(jìn)行的人工智能研究都是在從各種醫(yī)療機(jī)構(gòu)收集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上完成的。然而,如果利用算法分析醫(yī)學(xué)圖像,醫(yī)生往往會(huì)得到相同的數(shù)據(jù)集,卻很難再現(xiàn)臨床實(shí)際情況;
人工智能的局限性往往與其理論價(jià)值無(wú)關(guān),卻會(huì)大大影響其實(shí)際執(zhí)行效果。現(xiàn)實(shí)中,生活和生命并不只是簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。成千上萬(wàn)的病人帶著成千上萬(wàn)的病癥來(lái)往于醫(yī)院之間,看起來(lái)類似的病情常常會(huì)表現(xiàn)出完全不同的病癥。
因此,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上進(jìn)行的人工智能研究的結(jié)果,很可能無(wú)法代表現(xiàn)實(shí)生活中的病癥情況,這是我們必須要明晰的。

以下是我們對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用的頂級(jí)人工智能算法的盤點(diǎn)
01
腫瘤DNA檢測(cè)算法
癌癥治療非常困難的一個(gè)原因是,惡性腫瘤往往會(huì)變異、生長(zhǎng)和進(jìn)化,難以控制。
近年來(lái),科學(xué)家們發(fā)現(xiàn),不僅腫瘤本身會(huì)發(fā)生變化,其DNA也會(huì)轉(zhuǎn)變。隨著測(cè)序成本的大幅下降,腫瘤的基因分析成為可能,最近,專家在AI算法的支持下開(kāi)始分析數(shù)據(jù),想要弄清腫瘤內(nèi)部到底發(fā)生了什么樣的基因突變。
為了使這些現(xiàn)有的工具更加精確,美國(guó)巴爾的摩市的個(gè)人基因診斷公司開(kāi)發(fā)了一種新方法,利用機(jī)器學(xué)習(xí)使腫瘤DNA診斷過(guò)程自動(dòng)化,并提高識(shí)別癌癥組織中突變的準(zhǔn)確性。通過(guò)這種方法,醫(yī)生就可以為患者選擇特定的靶向治療。

02

心臟圖像&AI預(yù)測(cè)心臟病

超聲心動(dòng)圖通過(guò)聲波描繪心臟的圖像,心臟病專家可以通過(guò)該圖像確定患者是否患有心臟病。這是一項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試,用于檢查患者的中央器官的瓣膜或腔室是否有問(wèn)題,是否有先天性心臟缺陷,或者氣短或胸痛是否與心臟有關(guān)。

加州塞達(dá)斯西奈山心臟研究所和人工智能醫(yī)學(xué)部門的研究人員在這一領(lǐng)域有突出成就。該研究所報(bào)告說(shuō),在評(píng)估和診斷心臟功能方面,人工智能(AI)被證明比超聲心動(dòng)圖醫(yī)生的表現(xiàn)更出色。在這項(xiàng)首次、隨機(jī)的盲試中,心臟病專家評(píng)估了3,495份經(jīng)胸超聲心動(dòng)圖研究,并比較了人工智能或超聲心動(dòng)圖醫(yī)生的初始評(píng)估。其中一個(gè)主要發(fā)現(xiàn)是,心臟病專家更認(rèn)可人工智能的評(píng)估結(jié)果。例如,專家們只糾正了16.8%的人工智能的初步評(píng)估,卻糾正了27.2%的超聲心動(dòng)圖醫(yī)生的人工評(píng)估。

當(dāng)然,這并不是AI在心臟病學(xué)中的首個(gè)應(yīng)用。早些時(shí)候,加州大學(xué)舊金山分校的助理教授和執(zhí)業(yè)心臟病專家Rima Arnaut和她的同事就已經(jīng)使用深度學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練一個(gè)AI系統(tǒng),該系統(tǒng)可以根據(jù)顯示的視圖類型對(duì)超聲心動(dòng)圖進(jìn)行分類。當(dāng)人工智能和心臟病專家被同時(shí)要求對(duì)圖像進(jìn)行分類時(shí),算法的準(zhǔn)確率達(dá)到了92%,而人類的正確率卻只有79%。

此外,AI算法不僅在圖像分類方面勝過(guò)醫(yī)生,而且在根據(jù)各種因素預(yù)測(cè)結(jié)果方面也表現(xiàn)優(yōu)越。英國(guó)諾丁漢大學(xué)的研究人員創(chuàng)建了一個(gè)系統(tǒng),通過(guò)掃描和分析病人的常規(guī)醫(yī)療數(shù)據(jù),來(lái)預(yù)測(cè)他們中哪些人會(huì)在10年內(nèi)發(fā)作心臟病發(fā)作或中風(fēng)。與基于公認(rèn)的風(fēng)險(xiǎn)因素(如高血壓、膽固醇、年齡、吸煙和糖尿病)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)方法相比,該人工智能系統(tǒng)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)了355名患者的命運(yùn)。


03

用AI進(jìn)行更精確的皮膚癌診斷

根據(jù)世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),目前,全球每年約新增150萬(wàn)非黑色素瘤皮膚癌和32.5萬(wàn)黑色素瘤皮膚癌患者。數(shù)字健康技術(shù),如SkinVision等智能手機(jī)應(yīng)用程序、遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)以及人工智能,正被應(yīng)用于對(duì)抗這種廣泛流行的疾病的前線。

盡管幾個(gè)研究小組已經(jīng)開(kāi)發(fā)了診斷皮膚癌的智能算法,但斯坦福大學(xué)創(chuàng)建的算法可能是迄今為止最強(qiáng)大的系統(tǒng)。該算法在超過(guò)128萬(wàn)張圖像上進(jìn)行了訓(xùn)練,并通過(guò)一組來(lái)自2000多種疾病的近13萬(wàn)張皮膚病變掃描圖進(jìn)行了微調(diào)。這是迄今為止用于皮膚癌自動(dòng)分類的最廣泛的數(shù)據(jù)集。


04

用AI檢測(cè)乳腺癌

乳腺癌是婦女最常發(fā)生的癌癥,也是總體上第二常見(jiàn)的癌癥。就像許多其他類型的癌癥一樣,早期發(fā)現(xiàn)可能是乳腺癌患者的救命稻草。
加州大學(xué)舊金山分校的研究人員發(fā)現(xiàn),用于自動(dòng)分類乳房密度從而檢測(cè)乳腺癌的商業(yè)軟件與人類放射科醫(yī)生一樣準(zhǔn)確。短時(shí)間內(nèi),當(dāng)乳腺密度無(wú)法明確診斷時(shí),該算法可以為醫(yī)生提供支持。
此外,算法不僅可以協(xié)助放射科醫(yī)生,也可以協(xié)助病理科醫(yī)生與乳腺癌作斗爭(zhēng)。國(guó)際生物醫(yī)學(xué)成像研討會(huì)(ISBI)日前舉行了一項(xiàng)重大挑戰(zhàn),評(píng)估用于自動(dòng)檢測(cè)轉(zhuǎn)移性乳腺癌的計(jì)算系統(tǒng)。研究表明,結(jié)合人類病理學(xué)家的努力和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的預(yù)測(cè),在識(shí)別轉(zhuǎn)移性乳腺癌時(shí),人類的錯(cuò)誤率下降了85%。這是一個(gè)令人印象深刻的結(jié)果,尤其是考慮到在涉及到這種致命疾病時(shí),早期診斷意味著拯救生命。


05

預(yù)測(cè)自殺風(fēng)險(xiǎn)的智能算法

在未來(lái),你可能會(huì)因?yàn)槭直酃钦鄱メt(yī)院,然后帶著石膏和一張因標(biāo)明有自殺風(fēng)險(xiǎn)而必須接受精神病治療的紙條離開(kāi)醫(yī)院。這就是一些科學(xué)家的目標(biāo),他們開(kāi)發(fā)的人工智能系統(tǒng)旨在早期捕捉抑郁癥行為,并幫助減少嚴(yán)重精神疾病的出現(xiàn)。

于納什維爾的范德比爾特大學(xué)醫(yī)學(xué)中心創(chuàng)建的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,使用入院數(shù)據(jù),包括年齡、性別、郵政編碼、藥物治療和診斷歷史等,來(lái)預(yù)測(cè)任何特定個(gè)人自殺的可能性。

在使用從5000多名因自殘或自殺企圖而入院的病人身上收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行的試驗(yàn)中,該算法在預(yù)測(cè)某人是否會(huì)在接下來(lái)的一周內(nèi)嘗試自殺方面的準(zhǔn)確率為84%,在預(yù)測(cè)某人是否會(huì)在接下來(lái)的兩年內(nèi)嘗試自殺方面的準(zhǔn)確率為80%。


06

AI預(yù)測(cè)住院病人的死亡風(fēng)險(xiǎn)

斯坦福大學(xué)的研究人員訓(xùn)練了一個(gè)人工智能系統(tǒng),以增加在需要時(shí)準(zhǔn)確接受生命晚期護(hù)理的住院病人的數(shù)量——這意味著這個(gè)智能算法能夠預(yù)測(cè)非常嚴(yán)重的病人何時(shí)接近生命的終點(diǎn)。

該算法經(jīng)過(guò)訓(xùn)練,以分析病人去世前3至12個(gè)月期間電子健康記錄中的診斷、處方、人口統(tǒng)計(jì)和其他因素。一旦經(jīng)過(guò)訓(xùn)練,該算法就能在醫(yī)院的系統(tǒng)中標(biāo)出仍然活著的病人,這些病人可能是姑息治療的合適人選。

當(dāng)斯坦福醫(yī)院的姑息治療團(tuán)隊(duì)評(píng)估了50名被算法標(biāo)記為非常高風(fēng)險(xiǎn)的隨機(jī)選擇的病人時(shí),該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)所有這些人都適合被轉(zhuǎn)診。除了能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè),該程序還將決策權(quán)完全交給了醫(yī)生。這可能是算法和醫(yī)生作為一個(gè)團(tuán)隊(duì)一起工作的未來(lái)模式。

07?

MedPaLM,醫(yī)學(xué)大型語(yǔ)言模型

大型語(yǔ)言模型無(wú)疑永遠(yuǎn)地改變了這一領(lǐng)域,它們能夠提供高質(zhì)量的協(xié)助,這是先前從未有過(guò)的。在ChatGPT發(fā)布后短短幾周,谷歌/DeepMind宣布發(fā)布MedPaLM,這是一個(gè)專門用于回答醫(yī)療保健相關(guān)問(wèn)題的大型語(yǔ)言模型,是一個(gè)基于540億參數(shù)的PaLM模型。

這個(gè)模型是在六個(gè)現(xiàn)有的醫(yī)療問(wèn)答數(shù)據(jù)集(NedQA、MedMCQA、PubMedQA、LiveQA、MedicationQA和MMLU)的基礎(chǔ)上上訓(xùn)練的,開(kāi)發(fā)者團(tuán)隊(duì)還創(chuàng)建了他們自己的HealthSearchQA,使用有關(guān)醫(yī)療狀況和相關(guān)癥狀的問(wèn)題。目前MedPaLM還不能被公眾測(cè)試。

最近,最新的迭代也被推出,谷歌向部分用戶提供了訪問(wèn)權(quán)限,但我們還沒(méi)有看到任何與2.0版本有關(guān)的研究。

08

用于敗血癥觀察的AI算法

杜克大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種敗血癥觀察深度學(xué)習(xí)算法,幫助評(píng)估病人患敗血癥的風(fēng)險(xiǎn)。在出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)病人時(shí),它會(huì)自動(dòng)提醒醫(yī)院的快速反應(yīng)小組,并指導(dǎo)他們完成頭3小時(shí)的護(hù)理管理。這對(duì)于預(yù)防并發(fā)癥至關(guān)重要。
該大學(xué)多年來(lái)一直在研究這種算法,并于2018年在臨床工作中實(shí)施該模式。據(jù)共同領(lǐng)導(dǎo)該項(xiàng)目的杜克大學(xué)醫(yī)生和臨床數(shù)據(jù)科學(xué)家Mark Sendak表示,杜克大學(xué)正在進(jìn)行最終分析,且在臨床試驗(yàn)中,使用算法后的病人死亡率似乎有所下降。
此外,據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道,連鎖醫(yī)院HCA Healthcare也開(kāi)發(fā)了一種名為敗血癥預(yù)測(cè)和優(yōu)化治療的預(yù)測(cè)算法。它持續(xù)監(jiān)測(cè)病人數(shù)據(jù),以識(shí)別潛在的即將發(fā)生的敗血癥病例。該算法能夠比臨床醫(yī)生提前六小時(shí)發(fā)現(xiàn)敗血癥,而且更準(zhǔn)確,使醫(yī)療系統(tǒng)將160家醫(yī)院的敗血癥死亡率降低了近30%。

由于人工智能(AI)將徹底改變醫(yī)療實(shí)踐,對(duì)醫(yī)學(xué)生、年輕醫(yī)生和執(zhí)業(yè)醫(yī)生來(lái)說(shuō),為變化的環(huán)境做好充分準(zhǔn)備至關(guān)重要。換言之,人工智能的快速發(fā)展帶來(lái)了一個(gè)重大的范式轉(zhuǎn)變。

人工智能不會(huì)取代醫(yī)生,但使用人工智能的醫(yī)生會(huì)取代那些沒(méi)有跟上這場(chǎng)革命的醫(yī)生。擁抱人工智能技術(shù)并將其融入醫(yī)療實(shí)踐,不僅會(huì)使患者受益,也會(huì)提升那些為這個(gè)醫(yī)學(xué)新時(shí)代做好準(zhǔn)備的人的職業(yè)生涯。

除了以上盤點(diǎn)的AI應(yīng)用外,還有很多智能算法在醫(yī)療領(lǐng)域的優(yōu)秀案例,未來(lái)還會(huì)有很多。但最后一個(gè)例子顯示了數(shù)字醫(yī)療的本質(zhì):最好的結(jié)果是——人工智能和人類醫(yī)生共同合作。

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