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2017醫(yī)療大數(shù)據(jù)和AI產(chǎn)業(yè)報告:腫瘤和阿茲海默或成攻克重點金融

動脈網(wǎng) 2017-10-10 17:21
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來自英國的Avalon AI公司通過腦部核磁共振(MRI)圖像,預(yù)測在未來患老年癡呆癥的幾率。他們利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)計算機(jī)醫(yī)學(xué)影像診斷工具,目前對老年癡呆的有效預(yù)測準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了75%。

2017醫(yī)療大數(shù)據(jù)和AI產(chǎn)業(yè)報告:腫瘤和阿茲海默或成攻克重點

2016 年至今,全世界都在說,人工智能的拐點已來。從世界級的玩家谷歌、IBM,到瘋狂的投資人和創(chuàng)業(yè)者,都在進(jìn)行搶點布局,甚至軍備競賽。人工智能正在全球性地走向繁榮。面對如此洶涌而來的人工智能浪潮,我們該如何看待?如何思考?動脈網(wǎng)作為這一浪潮的見證者,勢必要為它留下些什么。

動脈網(wǎng)·蛋殼研究院2017年重磅作品——《2017醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能產(chǎn)業(yè)報告》已經(jīng)在9月16日醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)實踐論壇發(fā)布。

該報告全文一共10萬字, 由蛋殼研究院歷時一月,查閱超百萬字的資料、采訪數(shù)10家人工智能公司高層后整理而成。這是動脈網(wǎng)有史以來最為系統(tǒng)地對人工智能醫(yī)療領(lǐng)域做出的一次梳理,詳細(xì)講述了醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能企業(yè)的底層技術(shù)、醫(yī)療人工智能九個細(xì)分領(lǐng)域、醫(yī)療人工智能企業(yè)現(xiàn)狀等,并搜集了超過60家國內(nèi)外企業(yè)案例。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)報告Ⅲ:疾病篩查和預(yù)測

現(xiàn)代醫(yī)學(xué),是從人們的各種生化、影像的檢查結(jié)果中,去診斷是否患病。如果要實現(xiàn)疾病的未來發(fā)展預(yù)測,往往力不從心。

醫(yī)學(xué)科技的進(jìn)步,已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)部分疾病的可能性預(yù)測了。安吉麗娜·朱莉接受預(yù)防性的雙側(cè)乳腺切除手術(shù),以降低罹癌風(fēng)險。

而之所以進(jìn)行這項手術(shù),是因為她有基因缺陷,罹患乳癌和卵巢癌風(fēng)險恐怕較高。這是從基因的角度進(jìn)行的疾病風(fēng)險預(yù)測,而人工智能也能夠從我們的語言、神態(tài)、反應(yīng)、影像等數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病的預(yù)測。

人工智能進(jìn)行疾病的診斷和預(yù)測所需要的數(shù)據(jù)類型

人工智能能夠參與疾病的篩查和預(yù)測,需要從行為、影像、生化等檢查結(jié)果中進(jìn)行判斷,依靠得最多的檢查數(shù)據(jù)是MRI、CT、X光等影像數(shù)據(jù)。根據(jù)篩查手段的不同,所以本節(jié)的企業(yè)類型也可以歸納到其他類型中。

人工智能+影像領(lǐng)域也是參與企業(yè)最多,產(chǎn)品最豐富、涉及疾病種類最多的疾病診斷領(lǐng)域,我們已經(jīng)單獨(dú)作一個章節(jié)進(jìn)行詳細(xì)講解。

人工智能在進(jìn)行疾病的篩查和預(yù)測過程中,除了通過生化、影像檢查結(jié)果中去發(fā)現(xiàn)疾病的端倪,人們的語言、文字也會成為精神健康和身體健康狀況的可測指標(biāo)。

語言和文字形成的規(guī)律會被認(rèn)知系統(tǒng)進(jìn)行分析,這種分析得出的數(shù)據(jù)能夠幫助醫(yī)生和患者更有效地預(yù)測并追蹤早期的發(fā)展障礙、精神疾病和退化性神經(jīng)疾病等。

目前,人工智能參與的疾病篩查和預(yù)測上,絕大部分是人類尚無法攻克的嚴(yán)重疾病,一組數(shù)據(jù)說明了這一點。人工智能相關(guān)的醫(yī)學(xué)論文中,腫瘤以892篇遙遙領(lǐng)先,阿茲海默排名第二。

人工智能主要研究的人類疾病種類

今天,我們的醫(yī)學(xué)是在人類患病后,進(jìn)行診斷和治療,但為時已晚。未來,在科技的幫助下,醫(yī)學(xué)正從治療疾病向預(yù)防疾病轉(zhuǎn)變。在疾病發(fā)展和變化之前,就能夠想辦法阻止疾病的出現(xiàn)。

一、疾病的篩查

精神疾病診斷:普通的心理診療,醫(yī)生首先要對病人的精神情況進(jìn)行初診,通過數(shù)次類似心理采訪的直覺來判斷癥狀,憑經(jīng)驗診斷出精神疾病種類,然后對癥擬定治療方案,包括使用何種藥物、多大藥量等。

然而受醫(yī)生主觀判斷和經(jīng)驗的限制,可能在診斷上出現(xiàn)錯誤,導(dǎo)致遲遲不能確診,或者不能正確判斷用藥種類和劑量,耽誤病情。

精神分裂癥人群講話有非常顯著的特征,常表現(xiàn)為非自主發(fā)聲:講話中短句居多,語義混亂,“這個”、“那個”、“一個”之類的模糊詞使用頻率高,句與句連起來的表意含糊不清。

2015年,一組研究人員根據(jù)精神分裂癥的語言特征制作了一個人工智能模型,通過分析談話記錄,準(zhǔn)確地預(yù)測出了哪一組年輕人可能患精神錯亂(精神分裂癥主要癥狀)。

對于抑郁癥、創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙等精神健康受損人群來說,精神崩潰可能表現(xiàn)為一種緩慢發(fā)作的形式,情緒危機(jī)不會只從一次心理治療中完全顯現(xiàn)。

2015年3月, 《Telemedicine and e-Health》刊登了一篇用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測產(chǎn)后抑郁的論文,目的是建立產(chǎn)后抑郁癥發(fā)作的風(fēng)險分層模型,以便提前干預(yù)。同時開發(fā)一款A(yù)PP,目標(biāo)用戶是產(chǎn)后希望了解自己情緒的媽媽。

人工智能在PTSD(創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙)方面的診斷和治療,以及對精神疾病的監(jiān)控上,能起到相當(dāng)大的作用。

自閉癥篩查:美國兒科醫(yī)學(xué)會建議父母在孩子出生后的第9個月到第36個月帶他們進(jìn)行多項發(fā)育障礙的早期篩查,其中最重要的項目就是自閉癥。盡早的篩查可以有效地避免錯過黃金干預(yù)時間。

一旦錯過,這些發(fā)育障礙造成的影響很可能會伴隨患者的一生。然而,根據(jù)美國疾病控制和預(yù)防中心的報告顯示,美國有約15%的兒童患有不同程度的自閉癥等發(fā)育障礙,但其中只有不到一半的兒童接受過早期篩查。

Cognoa設(shè)計了一套人工智能應(yīng)用于兒童自閉癥早期篩查的APP,用戶通過軟件可以智能地對自閉癥兒童進(jìn)行篩查。通常自閉癥兒童在3歲前無明顯特征,而傳統(tǒng)篩查方式需要提前預(yù)約、前往醫(yī)療機(jī)構(gòu)、等候醫(yī)生篩查等一系列程序。

因此,很多父母在未發(fā)現(xiàn)孩子有明顯異常的情況下,不會“杞人憂天”地帶孩子去做自閉癥篩查。

人工智能篩查APP的出現(xiàn),讓父母不再需要進(jìn)行繁瑣的準(zhǔn)備工作,只要一部智能手機(jī)就可以隨時隨地對孩子進(jìn)行自助式的自閉癥篩查。

填寫完孩子的基本信息,然后根據(jù)孩子的具體情況回答15至20個和他們行為有關(guān)的問題,最后系統(tǒng)會自動生成篩查報告。

Cognoa的操作界面

整個篩查方案的關(guān)鍵在于那套在線問卷設(shè)計的可靠性和結(jié)果的準(zhǔn)確性。這些問題的理論依據(jù)來源于Cognoa創(chuàng)始人Dennis Wall博士超過5年的臨床研究之上。

在此期間,他們的團(tuán)隊在哈佛醫(yī)學(xué)院和斯坦福醫(yī)學(xué)院對超過十萬名自閉癥兒童的患病情況進(jìn)行了跟蹤。

臨床研究中產(chǎn)生的信息匯總成龐大的數(shù)據(jù)庫,再利用機(jī)器對海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),從而訓(xùn)練出一套獨(dú)特的算法。當(dāng)用戶在APP中輸入兒童的行為信息,系統(tǒng)會根據(jù)已經(jīng)建立的算法得出對應(yīng)的篩查結(jié)論。

阿茲海默癥預(yù)測:來自英國的Avalon AI公司通過腦部核磁共振(MRI)圖像,預(yù)測在未來患老年癡呆癥的幾率。他們利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)計算機(jī)醫(yī)學(xué)影像診斷工具,目前對老年癡呆的有效預(yù)測準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了75%。 

Avalon AI利用深度學(xué)習(xí)開發(fā)的阿茲海默癥診斷工具

目前醫(yī)學(xué)界診斷癡呆癥病情程度的生物指標(biāo)主要有兩個:一是海馬體(相當(dāng)于大腦記憶芯片)的大小;二是腦室的大小,因為腦室體積會隨著腦組織退化而增大。

Avalon AI公司的研究員通過細(xì)致地研究大腦灰質(zhì)和白質(zhì)的變化、腦脊液的情況,觀察大腦從輕微認(rèn)知損害發(fā)展成老年癡呆的過程中,這些物質(zhì)會有什么相應(yīng)的改變。

要進(jìn)行這些研究,首先需要制作一個大腦3D磁共振圖像,把它與其他樣本進(jìn)行對比,然后用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)的技術(shù)來對這個圖像里的大腦做特征分析。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和人的皮膚類似——網(wǎng)絡(luò)的每一層都提取這個大腦掃描圖中一些簡單的特征,然后層層疊加,重新組合成復(fù)雜的特征集合。

這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析方法不僅需要橫向分析同等失智程度大腦的相似特征,還需要縱向比較不同失智程度大腦的相異特征。通過層層分析對比,就能夠判斷大腦是否損傷,或者失智程度有多嚴(yán)重。

二、疾病預(yù)測

腦疝預(yù)測:大面積腦梗死是一種常見并且非常嚴(yán)重的神經(jīng)內(nèi)科疾病,其發(fā)病人數(shù)約占所有腦梗患者10%左右,但是死亡率極高,大約為80%。

大量研究表明患者在癥狀發(fā)生惡化之前積極的干預(yù)效果比后期干預(yù)更好,因此早期對患者預(yù)后進(jìn)行有效判斷從而選擇有效的治療方案是關(guān)系到腦梗患者治療成敗的關(guān)鍵。

《中國衛(wèi)計統(tǒng)計》2014年刊登了一篇名為《利用人工智能系統(tǒng)預(yù)測大面積腦梗死患者的轉(zhuǎn)歸》的論文,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機(jī)建立多因素預(yù)測模型,對大面積腦梗患者的預(yù)后進(jìn)行預(yù)測,在單因素模型中,預(yù)測效果最好AUROC(受試者工作特征曲線下面積)為0.87,最終得到結(jié)論,人工智能隨機(jī)森林模型可用作醫(yī)學(xué)輔助診斷系統(tǒng)來預(yù)測腦疝在大面積腦梗患者的發(fā)生。

慢性腎病分級預(yù)測:目前世界上超過5億人患有不同的腎臟疾病,但是全社會對于慢性腎病的知曉率不足10%,因為慢性腎病早期沒有明顯癥狀,很容易被忽略,很多患者等到腎功能惡化時才去就醫(yī)。

因此腎病分級預(yù)警是一件很急迫的事情,華南農(nóng)業(yè)大學(xué)食品學(xué)院的研究員曾經(jīng)基于人工智能對腎小球過濾進(jìn)行預(yù)測,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造了預(yù)測模型,從而最終構(gòu)建出一個實用性良好的慢性腎病分型預(yù)警模型。

心臟病患者死亡預(yù)測:英國科學(xué)家在《放射學(xué)(Radiology)》雜志上發(fā)表文章,研究結(jié)果認(rèn)為人工智能可以預(yù)測心臟病人何時死亡。英國醫(yī)學(xué)研究委員會下的MRC倫敦醫(yī)學(xué)科學(xué)研究所稱,人工智能軟件通過分析血液檢測結(jié)果和心臟掃描結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)心臟即將衰竭的跡象。

心臟病患者死亡預(yù)測軟件的界面

研究人員是在通過對肺高壓患者的研究得到上述結(jié)果的。這項技術(shù)能讓醫(yī)生發(fā)現(xiàn)需要更多干預(yù)治療的患者,從而拯救更多的生命。

肺內(nèi)血壓的增高會損害部分心臟,大約三分之一的患者會在確診之后的五年內(nèi)死亡。目前的治療方法主要有,直接將藥物注射到血管,以及肺移植。但是,醫(yī)生需要知道患者還能存活多久,以便選擇正確的治療方案。

研究人員在人工智能軟件中錄入了256名心臟病患者的心臟核磁共振掃描結(jié)果和血液測試結(jié)果。軟件測量了每一次心跳中,心臟結(jié)構(gòu)上標(biāo)記的3萬個點的運(yùn)動狀況,把這個數(shù)據(jù)再結(jié)合患者8年來的健康記錄,人工智能軟件就可以預(yù)測哪些異常狀況會導(dǎo)致患者的死亡。

人工智能軟件能夠預(yù)測未來五年的生存情況,預(yù)測患者存活期只有一年的準(zhǔn)確率大約為80%,而醫(yī)生對于這個項目的預(yù)測準(zhǔn)確率為60%。

骨關(guān)節(jié)炎發(fā)展預(yù)測:卡內(nèi)基梅隆大學(xué)生物工程博士Shinjini Kundu在一次會議上,展示了人工智能在骨關(guān)節(jié)炎發(fā)展方面進(jìn)行預(yù)測的研究。

骨關(guān)節(jié)炎是我們的關(guān)節(jié)軟骨退化造成的骨損傷,或關(guān)節(jié)邊緣的反應(yīng)性增生。以往患者只有在感覺到疼痛的時候,去醫(yī)生處就診,才能通過MRI圖像發(fā)現(xiàn)問題,而此時軟骨已經(jīng)出現(xiàn)問題。

骨關(guān)節(jié)炎發(fā)展預(yù)測

在Shinjini Kundu的研究中,通過收集大量人群10年間的軟骨MRI影像數(shù)據(jù),通過人工智能去尋找健康人群和患病人群的影像差別。

正常人的軟骨上的水是均勻分布的,而患有骨關(guān)節(jié)炎的患者M(jìn)RI圖像上紅色部位有水的聚集。

人工智能通過大量圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),能夠發(fā)現(xiàn)正常人的軟骨中的異常,從而預(yù)測出未來三年患有骨關(guān)節(jié)炎的概率。

據(jù)介紹,這套系統(tǒng)目前的準(zhǔn)確度已經(jīng)達(dá)到了86.2%,如果你提前知道未來可能患上骨關(guān)節(jié)炎,那么從現(xiàn)在開始,就應(yīng)該從各方面注意,遠(yuǎn)離疾病的困擾。

流行病風(fēng)險預(yù)測:醫(yī)療人工智能通過對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的收集分析,可在多個方面提高醫(yī)療系統(tǒng)的效率。人工智能在公共衛(wèi)生領(lǐng)域中的應(yīng)用,可以幫助疾控部門提升疾病預(yù)防和控制的水平。

通過人工智能預(yù)測模型加醫(yī)療大數(shù)據(jù)的搜集,完成城市或國家層面的流行病風(fēng)險預(yù)測。通過這樣的預(yù)測,將大大提高居民健康的管理水平,有助于降低醫(yī)療成本支出。

中國平安與重慶疾控中心聯(lián)合課題組研發(fā)的全球首個流感預(yù)測模型取得階段性進(jìn)展:利用平安的大醫(yī)療健康數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),及重慶市疾控中心監(jiān)測數(shù)據(jù),能夠提前一周預(yù)測流感發(fā)病趨勢,并在驗證中取得了準(zhǔn)確的預(yù)測效果。該流感預(yù)測模型將幫助重慶公共衛(wèi)生部門及時監(jiān)控疫情,并指導(dǎo)民眾進(jìn)行疾病預(yù)防。

模型能夠精準(zhǔn)預(yù)測個人和群體的疾病發(fā)病風(fēng)險,提升疾病事前預(yù)防的成功率,幫助政府醫(yī)療系統(tǒng)降低國家疾病與防控工作的成本。

重慶市疾控中心與平安科技團(tuán)隊共同參與了流感預(yù)測模型研發(fā)。該模型融合了疾病防控的業(yè)務(wù)知識經(jīng)驗和人工智能技術(shù),進(jìn)一步提高了流感預(yù)測的準(zhǔn)確性。

通過長達(dá)三年的歷史數(shù)據(jù)驗證,該流感預(yù)測模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測流感的發(fā)病趨勢。

來源:動脈網(wǎng)

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