Go'nun 9 danını en son yendiğimde, bu sefer Google yapay zekası 6 kıdemli doktoru aşağı inmeye istekli yaptı
20 Mayıs'ta "Natural Medicine", Google AI ekibinin düşük doz bilgisayarlı tomografi görüntülerine dayanarak akciğer kanseri insidansını tahmin eden en son yapay zeka çalışmasını yayınladı. Araştırmalar, sonuçlarının 6 profesyonel radyoloji uzmanını geçeceğini gösteriyor.
Her hasta için yeni model, mevcut düşük doz bilgisayarlı tomografi tarama veritabanını kullanır, hastanın CT görüntüsünü girer ve analizden sonra vakanın kanser riski tahminini ve skorunu verir
Yüksek verimli 3D akciğer görüntülerini analiz ettikten sonra, bu yeni makine öğrenme sistemi yalnızca genel tümörleri tahmin etmekle kalmaz, aynı zamanda akciğer nodülleri yoluyla ince kötü huylu dokuları belirleyebilir ve bunları tarama verileriyle karşılaştırarak akciğer nodüllerini tahmin edebilir Büyüme oranı. Aslında yeni sistem teknik olarak 4D kategorisine ayrılabilir, mevcut ve önceki iki taramayı içerdiği için akciğer nodüllerinin zamanla büyüme değişikliklerini çizebilir.
Kanser öyküsü olmayan asemptomatik hastalar için, potansiyel bir akciğer kanseri tümörü bulundu.
Daniel Tse araştırma ekibinin deneysel sonuçları, yapay zeka sisteminin son derece küçük kötü huylu pulmoner nodülleri tespit etmek için doğruluk oranının% 94 kadar yüksek olduğunu gösteriyor.Önceki CT tarama görüntüleri olmadan, performansı ortalama 8 yıllık okuma deneyimi ile 6 radyoloğu aşıyor Tıbbi uzman.
Akciğer kanserinin saptanmasına ve tahmin edilmesine yardımcı olmak için kullanılır
Google geliştirme mühendisleri, bu sistemin esas olarak doktorların nodülleri tespit etme ve risklerini belirleme becerilerini geliştirmek için kullanıldığını vurguladı.Daniel Tse, araştırmanın esas olarak akciğer kanseri taramasında mevcut yüksek yanlış pozitifleri ve yüksek yanlışları çözmek için derin öğrenme modelleri oluşturmak olduğunu söyledi. Negatif problemlerle ilgili en önemli şey, bu sistemin sadece yardımcı bir test olması değil, aynı zamanda akciğer kanserinin gelişimini de öngörmesidir. Pratik bir bakış açısıyla, sistem, profesyonel göğüs röntgeni radyologlarının eksikliğini gidermeye yardımcı olabilir ve toplum hastanelerindeki genel radyologlar için kolaylık sağlayabilir ve hatta akciğer kanseri taramasını teşvik edebilir.
Beklenti parlak, ancak hala çözülmesi gereken sorunlar var
Uzmanlar, birçok takip görevi olduğunu söyleyerek araştırma beklentilerini ve etkisini fark ettiler. Tıbbi görüntüleme konusunda uluslararası bir otorite ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Rensselaer Polytechnic Institute'ta kürsü profesörü olan Wang Ge, "Düşük doz BT incelemesi akciğer kanseri taraması için son derece önemlidir. AI'nın bu alanda yapacak çok işi var." Aşama, nasıl optimize edileceğine, iyileştirileceğine, doğrulanacağına ve radyoloğun iş akışına nasıl entegre edileceğine dair takip, daha yapılacak çok iş var.
Google AI tıbbi sonuçları etkileyici
Aslında, tıbbi bakım, Google'ın son yıllarda yapay zeka ekibi araştırmalarının odak noktası oldu ve dikkate değer sonuçlar elde etti. Google'ın teknolojide büyük avantajları var. Bir yandan büyük miktarda kullanıcı verisi biriktirmiş, diğer yandan derin öğrenme, bilgi grafikleri, doğal dil işleme, çeviri, konuşma tanıma ve görüntü tanıma konularında uzun süre birikmiş ve güçlü bir yetenek havuzuna sahip. Ve teknik rezervler. Google AI ekibi, temel araştırma problemlerini çözmek için tıp kurumlarıyla işbirliği yapma yaklaşımını benimsedi. Jeff Dean, 2018 çalışmasında kapsamı bilgisayar destekli tanı ve klinik görev tahminine genişlettiklerini söyledi.
Google, AI ekibinin temel olarak oftalmik hastalıklar ve dijital patolojide önemli ilerleme kaydettiğini söyledi. Google tarafından 2016'da yayınlanan bir çalışma, retina fundus görüntülerini değerlendirmek için eğitilmiş bir modelin, diabetik retinopati belirtilerini tespit etmek için eğitildiğini gösterdi. 2018 yılında, eğitim için retina uzmanları tarafından işaretlenen görüntüler kullanılarak, modelin performansı retina uzmanlarınınkiyle karşılaştırılabilir hale geldi. Google, bir göz doktorunun ve bir ML modelinin tek başına karar vermekten daha doğru ortak kararlar verebileceğini gösteren bir değerlendirme yayınladı. Google AI araştırma ekibi, bu diyabetik retinopati tespit sistemini Hindistan'daki Aravind Göz Hastanesi ve Tayland Sağlık Bakanlığı bünyesindeki Rajavithi Hastanesi dahil olmak üzere 10'dan fazla yerde dağıtmak için yan kuruluşu Verily ile işbirliği yaptı.
Dijital patoloji açısından Google, yapay zeka destekli meme kanseri teşhisi için LYNA adlı bir izleme aracı geliştirdi. LYNA, metastatik kanserli slaytlar ile metastatik kansersiz slaytlar arasında% 99 doğrulukla ayrım yapabilir ve ortalama tanı süresini yarıya indirir.
Çin'in akıllı sağlık hizmetlerinin eşzamanlı gelişimi
Şu anda, Çin'deki birçok şirket yapay zeka medikal endüstrisine kendi avantajlarına dayanarak girmiştir.HKUST Xunfei buna bir örnektir. Konuşma tanıma ve bilgisayarla görmede lider olan iFLYTEK, kendi teknolojik avantajlarını kullanır ve dinleyip konuşabilmeleri, anlayabilmeleri ve düşünebilmeleri için makinelere ağız, kulak, göz ve beyin yerleştirmeye kendini adamıştır.
Yapay zeka tıbbi bakımının geliştirme stratejisi açısından, iFlytek, doktorların iş verimliliğini artırmaya ve yardımcı tanı ve tedaviye odaklanarak esas olarak endüstriler arası işbirliği yolunu izliyor. Örneğin, hastanenin klinik iş süreçlerini yeniden yapılandırmak, doktorların yazıları üzerindeki baskıyı azaltmak ve doktorların iş verimliliğini artırmak için akıllı sesli etkileşim teknolojisinin kullanılması.Doktor tıbbi kaydın içeriğini belirlediği sürece, yapılandırılmış elektronik tıbbi kayıt, arka planda konuşma tanıma ve doğal dil anlayışından sonra otomatik olarak oluşturulacaktır.
Aynı zamanda, akıllı görüntü tanıma teknolojisi, doktorların resimleri okumasına yardımcı olmak, radyologların iş verimliliğini artırmak ve resim okumada kaçırılan tanı oranını azaltmak için kullanılır. Xunfeinin tıbbi görüntüleme destekli teşhisi, görüntü tanıma teknolojisindeki öncülüğünü vurgular. Bu teknoloji, devasa tıbbi verileri ve doktorların mesleki bilgilerini ve derin öğrenmeye dayalı görüntü işleme teknolojisini birleştirir. Yardımcı teşhis ve tedavi konusunda tavsiye verin.
IFlytek Tıbbi Görüntüleme Destekli Tanı Sistemi
HKUST iFLYTEK AI Medical, yardımcı teşhis ve tedaviye odaklanır ve doktorların yerine bağımsız teşhis ve tedaviyi dikkate almaz. Sistem, doğal dil işleme teknolojisi sayesinde kendi bilgi sistemini oluşturmak için ders kitaplarını, tıbbi kayıtları, klinik kılavuzları vb. Otomatik olarak öğrenebilir.Yeni tıbbi kayıtlar ve hasta verileriyle karşılaşıldığında önerilerde bulunabilir ve doktorlar da düzeltme yapabilir. HKUST IFLYTEK ve Tsinghua Üniversitesi tarafından ortaklaşa geliştirilen "Akıllı Tıp Asistanı" bu ihtiyacı karşılıyor.
HKUST IFLYTEK ve Tsinghua Üniversitesi tarafından ortaklaşa geliştirilen "Akıllı Tıp Asistanı"
Şu anda iFLYTEKin akıllı tıbbi bakım alanındaki ana ürünleri arasında bulut tıbbi ses, tıbbi mikrofon, tıbbi dikte SDK, tanı rehberlik robotu ve sözlü sesli elektronik tıbbi kayıt yer almaktadır. Bu ürünler ağırlıklı olarak Pekin Birliği Tıp Koleji Hastanesi ve Pekin Stomatoloji Hastanesinde kullanılmaktadır.
Amerika Birleşik Devletleri'nde 2017 yılında yapılan bir ankete göre, hastanelerin yarısından fazlası önümüzdeki beş yıl içinde yapay zeka sunmayı planlıyor. "AI + medikal" modelinin tıp endüstrisinin genel trendi haline geldiği görülebiliyor. AI sadece doktorların tekrar eden görevlerinin bir kısmını üstlenmekle kalmaz, aynı zamanda teşhis ve tedavi sürecini daha standart ve kesin hale getirir. Makinelerin derinlemesine öğrenilmesinin tıp endüstrisinin sıçrama gelişimine ulaşmasına yardımcı olacağı öngörülebilir.
Xinmin Eye Stüdyo
Yazar | Cai Yanlan
Kaynak | DeepTech, Google
Editör | Le Shu
