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《Nature》:新人工智能平台 诊断神经系统疾病仅需1.2秒?

近日,来自西奈山伊坎医学院(Icahn School of Medicine at Mount Sinai)的研究人员开发出了一个新型人工智能平台,旨在识别一系列急性神经系统疾病,如中风、出血和脑积水等。

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近日,来自西奈山伊坎医学院(Icahn School of Medicine at Mount Sinai)的研究人员开发出了一个新型人工智能平台,旨在识别一系列急性神经系统疾病,如中风、出血和脑积水等。

经过一系列的试验和测试后,这个人工智能平台仅用时1.2秒,就能在CT图像中识别出神经疾病,这一速度甚至比人类的诊断速度还要快。这项研究发表在了《Nature Medicine》上,是一项利用人工智能检测一系列急性神经系统疾病,并展示直接临床应用的研究

这项研究使用了“弱监督学习方法”,利用研究团队在自然语言处理方面的专业知识和西奈山卫生系统(Mount Sinai Health System)的大型临床数据集,来开展此项研究。研究人员利用37236个头部CT图像,来训练一个深度神经网络,让其识别图像中是否包含关键或非关键的发现。在完成训练后,研究人员使用了一个单盲、随机对照试验,在模拟临床环境中对这一算法进行测试,让其根据病情的严重程度,来对头部CT图像进行分诊。

▲该人工智能平台识别病情图示,以及与人类医生的对比结果(图片来源:《Nature Medicine》)

在这一试验中,研究人员对AI平台识别和提供通知的速度进行了测试,并与放射科医生在同等条件下诊断出疾病所花费的时间进行了对比。测试结果非常的惊人:计算机算法对图像进行预处理、运行其推理方法、以及在必要时进行预警的平均时间,比医生读取图像的时间要缩短150倍

“人工智能平台运行和识别疾病的时间仅为1.2秒,这样的分诊系统可以让医生尽早对重要的病情进行诊断,而无需耗费数十分钟甚至几个小时的时间,”该研究的通讯作者、西奈山伊坎医学院神经外科主任Eric Oermann博士表示:“我们的愿景是,在医学领域开发人工智能技术,从而解决临床问题并改善患者护理。”

▲该研究的通讯作者、西奈山伊坎医学院神经外科主任、Eric Oermann博士(图片来源:Mount Sinai Hospital官网)

这项研究的共同作者之一、西奈山卫生系统神经外科教授Joshua Bederson博士说道:“‘时间就是大脑’这种说法,意味着快速反应在急性神经系统疾病治疗中,有着至关重要的地位。因此,任何减少诊断时间的工具,都可能使患者预后得到改善。”

研究人员表示,这项研究的下一阶段将需要增强CT图像的计算机标签,并转向“强监督学习方法”,使用提高数据效率的新技术。研究人员估计将在未来两年内,完成用这些改进的技术重新设计系统的目标。

参考资料:

[1]Artificial intelligence platform screens for acute neurological illnesses at Mount Sinai

[2]Automated deep-neural-network surveillance of cranial images for acute neurologic events

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来源: 药明康德AI

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