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人工智能對醫學的重大貢獻!

人工智能對醫學的重大貢獻!

  • 分類:行業新聞
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  • 來源:
  • 發布時間:2021-12-31 16:58
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【概要描述】隨著信息革命的快速發展,大數據時代的到來,以深度學習為關鍵技術的人工智能逐漸成為各國研發投入的重點,目前已發展到應用階段。人工智能定義為計算機具有人類智慧的能力,并能夠自我學習,完成需要人類智慧才能完成的任務。人工智能的關鍵技術是深度學習,模擬人類大腦的神經網絡,讀娶處理大數據,并找出其中規律,完成特定任務。盡管人工智能在醫學領域的應用較晚,但取得的結果使人振奮。

人工智能對醫學的重大貢獻!

【概要描述】隨著信息革命的快速發展,大數據時代的到來,以深度學習為關鍵技術的人工智能逐漸成為各國研發投入的重點,目前已發展到應用階段。人工智能定義為計算機具有人類智慧的能力,并能夠自我學習,完成需要人類智慧才能完成的任務。人工智能的關鍵技術是深度學習,模擬人類大腦的神經網絡,讀娶處理大數據,并找出其中規律,完成特定任務。盡管人工智能在醫學領域的應用較晚,但取得的結果使人振奮。

  • 分類:行業新聞
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  • 發布時間:2021-12-31 16:58
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  隨著信息革命的快速發展,大數據時代的到來,以深度學習為關鍵技術的人工智能逐漸成為各國研發投入的重點,目前已發展到應用階段。人工智能定義為計算機具有人類智慧的能力,并能夠自我學習,完成需要人類智慧才能完成的任務。人工智能的關鍵技術是深度學習,模擬人類大腦的神經網絡,讀娶處理大數據,并找出其中規律,完成特定任務。盡管人工智能在醫學領域的應用較晚,但取得的結果使人振奮。

  (一)人工智能在醫學影像中的應用

  醫療影像采集的數字化為人工智能的應用提供便利條件。各醫院信息化建設醫療影像存儲與傳輸系統的應用,使人工智能應用成為可能?;颊哂跋褓Y料可以數據化形式從中央數據庫直接獲取,方便將人工智能整合到放射診斷工作中,已建立的數字成像基礎設施能將人工智能無縫嵌入到放射診斷工作流程,由X線、CT、超聲等不同成像模式生成的圖像數據可在幾分鐘內分析和傳輸,深度學習可自動精確定位病灶責任區。

  上海交通大學用開發的人工智能系統對1mm和5mm層厚的CT圖像進行集合訓練,自動學習肺癌結節的特征及分類,500例讀片的準確率分別為95.2%和95.6%,人工智能讀片和5位醫師讀片的診斷結果無顯著差異。人工智能對早期肺癌的胸部CT圖像具有高特異性和敏感性,可輔助醫師對小肺癌結節進行早期診斷。

  (二)人工智能在病理診斷與疾病進展中的應用

  人工智能在病理診斷的應用中也取得不錯的效果。Yala等開發出一種機器學習模型,從乳房病理學報告提取相關的腫瘤特征,并創建大型數據庫。系統經過培訓,可提取20個不同類別的病理信息,測試該系統的準確性,結果表明,人工智能診斷病理切片準確率為90%。

  此外,該學者創建了一個91505份乳房病理報告數據庫,信息可被開放提取,允許醫師輕松識別具有病理特征的患者。該學者認為,他們的模型不需要分析大量醫療數據,因而能極大程度降低成本,減少提取信息所需時間。有學者使用人工智能預測膀胱癌肌肉浸潤的風險,結果表明,雖然非浸潤性膀胱癌復發率很高,但大多數腫瘤是散發的且可通過內窺鏡治療,而對肌肉浸潤性膀胱癌效果較好的治療方案不良反應較大。

  (三)人工智能在乳腺癌治療中應用

  乳腺癌早期診斷和治療對患者的預后極為重要。人工智能通過評估和診斷乳腺癌細胞標志物,能做出更適合患者的治療決定。計算機化圖像分析乳腺組織數字化病理大數據有助于更快、更精確診斷疾病,人工智能的突破預示在不久的將來改變乳腺癌的檢測和治療。乳腺癌是否轉移影響治療方案的選擇,乳腺癌淋巴結腫瘤細胞的鑒定較為困難,容易出錯,特別是微小轉移。

  有學者開發了用于檢測乳腺癌淋巴結轉移的人工智能程序,通過深度學習識別和勾勒出疑似腫瘤區域,結果顯示,人工智能判斷病理區域的準確度超過臨床醫師,且人工智能顯著提高微轉移檢測的靈敏度,縮短對微轉移和影像的平均審查時間。有研究報道,利用人工智能系統檢測乳腺癌的淋巴結轉移的結果優于醫師的檢測結果,并基于該系統構建了人工智能病理檢測的工作流程和工作框架,為人工智能在病理診斷中應用奠定基矗

  (四)人工智能對腫瘤學治療方案的選擇

  新的人工智能智能平臺將來有希望幫助癌癥患者做出治療決策。IBM公司開發了一款腫瘤治療人工智能的決策系統,利用該系統提取和評估大量腫瘤患者醫療數據,利用機器學習提出癌癥治療方案。人工智能建議的標準治療方案與腫瘤專家組的建議一致率高達90%,但人工智能和腫瘤專家的推薦治療方案的一致性也取決于腫瘤類型,約80%非轉移性乳腺癌患者的推薦治療方案一致,而轉移瘤患者45%一致,三重陰性乳腺癌患者68%一致,HER2陰性乳腺癌患者35%一致。

  復雜的癌癥導致推薦治療的差異較大。該研究也表明,腫瘤專家獲取信息分析數據并提出建議平均需要20min,熟悉患者臨床資料后,平均時間減少到約12min,而人工智能僅用40s即可獲取信息,分析數據并提出建議。這項研究認為,人工智能不僅為乳腺癌患者提供治療建議,也為肺癌患者、結腸、直腸癌提供治療建議。然而,該研究也表明,雖然人工智能向個性化治療邁出有益一步,但它只能補充而不能取代醫師的工作。因為在處理臨床資料時,患者的經濟情況等諸多因素需要醫師來考慮。

  (五)人工智能對腫瘤患者資料的綜合分析預測

  多學科之間影像資料的相互參考,分析多個科室來源的大數據更加有助于人工智能進行癌癥預測和治療。生存結果的預測對癌癥患者非常重要,可以幫助患者規劃治療及生活。癌癥的組織學和影像學診斷提示原發性腫瘤的入侵規模、程度、淋巴結轉移情況,進而預判腫瘤的惡性成度,是確定治療方案的基本依據?;蚪M標記、基因表達也可用于預測癌癥患者的預后。癌癥的個性化治療能夠達到較好的治療效果,人工智能根據影像診斷能夠決定腫瘤外科手術精準切除。

  有學者使用深度復雜神經網絡根據膠質瘤的影像學圖像進行膠質瘤分級,準確率較高。有學者利用數字化病理學圖像和基因組標記物預測腦腫瘤患者的生存狀況,對人工智能預測彌漫性膠質瘤整體生存情況、組織學分級和基因組分類的能力進行測試,表明人工智能可提高膠質瘤分級的準確性。根據患者的情況采取合適的治療方案。有研究報道,使用人工智能技術進行膠質瘤等級鑒定,準確率超過90%。

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