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醫(yī)生水平大PK: 人工智能四勝三平一負(fù)絕對(duì)領(lǐng)先

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-09-29   瀏覽次數(shù):864
核心提示:  IEEE Spectrum 日前頒布了一個(gè)記分牌,顯示了在醫(yī)療范疇的各個(gè)子類中,AI 和人類大夫誰(shuí)更占優(yōu)勢(shì)。用 IEEE Spectrum 的話說(shuō),AI 正在醫(yī)療范疇對(duì)大夫提議挑釁,我們一向在記分。  這個(gè)記分牌顯示  AI 占領(lǐng)顯著

  IEEE Spectrum 日前頒布了一個(gè)“記分牌”,顯示了在醫(yī)療范疇的各個(gè)子類中,AI 和人類大夫誰(shuí)更占優(yōu)勢(shì)。用 IEEE Spectrum 的話說(shuō),“AI 正在醫(yī)療范疇對(duì)大夫提議挑釁,我們一向在記分”。

醫(yī)生水平大PK: 人工智能四勝三平一負(fù)絕對(duì)領(lǐng)先

  這個(gè)記分牌顯示——

  AI 占領(lǐng)顯著優(yōu)勢(shì)的是心臟病、中風(fēng)和自閉癥;

  AI 占領(lǐng)必定優(yōu)勢(shì)的是阿茲海默、內(nèi)科手術(shù);

  AI 和人類大夫打個(gè)平局的是腦腫瘤、眼科、皮膚癌;

  人類大夫占領(lǐng)顯著優(yōu)勢(shì)的是普通性診斷。

  心臟病:與尺度猜測(cè)辦法比擬,AI體系多猜測(cè)準(zhǔn)確了355 個(gè)患者的病情

  英國(guó)諾丁漢年夜學(xué)的研討人員創(chuàng)立了一個(gè)體系,該體系經(jīng)由過(guò)程掃描患者的慣例醫(yī)療數(shù)據(jù),可以猜測(cè)10年內(nèi)哪些患者有心臟病發(fā)生發(fā)火或中風(fēng)的風(fēng)險(xiǎn)。與尺度猜測(cè)辦法比擬,AI體系多猜測(cè)準(zhǔn)確了355 個(gè)患者的情形。

  研討者Stephen Weng和他的同事在英國(guó)378,256 名患者的醫(yī)療記載上測(cè)試了幾種分歧的機(jī)械進(jìn)修對(duì)象。這些記載記錄了2005 年到2015 年患者的安康狀態(tài),并包含了一些生齒學(xué)、醫(yī)療前提、處方藥、救治記載、試驗(yàn)室成果等信息。

  研討人員將病歷記載中的 75% 投喂到他們的機(jī)械進(jìn)修模子中,該模子旨在找出10 年內(nèi)閱歷了心臟病發(fā)生發(fā)火或中風(fēng)的患者的特點(diǎn)。然后,研討小組在別的25%的記載中測(cè)試了模子,看看它們猜測(cè)心臟病發(fā)生發(fā)火和中風(fēng)的精確水平若何。他們還用該記載的子集測(cè)試了尺度猜測(cè)辦法的精確度。

  應(yīng)用1.0分表現(xiàn)100%精確度,尺度辦法得分為0.728。機(jī)械進(jìn)修模子的精確率則從0.745到0.764,神經(jīng)收集機(jī)械進(jìn)修模子的得分最高。

  也就是說(shuō),神經(jīng)收集模子在7,404 例現(xiàn)實(shí)產(chǎn)生心臟病或中風(fēng)的病例中準(zhǔn)確猜測(cè)出了4,998名患者,比尺度辦法凌駕355 名。有了如許的猜測(cè),大夫便可以采用預(yù)防辦法,如開處方藥下降膽固醇。

  自閉癥:僅應(yīng)用三個(gè)變量,算法檢測(cè)出了10 名自閉癥兒童中的8名

  北卡羅來(lái)納年夜學(xué)的一個(gè)研討團(tuán)隊(duì)檢測(cè)到了6個(gè)月年夜的兒童與自閉癥相干的年夜腦發(fā)育變更。深度進(jìn)修算法可以或許應(yīng)用這些數(shù)據(jù)來(lái)猜測(cè)在24個(gè)月內(nèi),有罹患自閉癥高度風(fēng)險(xiǎn)的兒童能否能被診斷出該病。

  該算法準(zhǔn)確猜測(cè)高危兒童的終究診斷精確率為81 %,敏銳度為88%。與行動(dòng)查詢拜訪問(wèn)卷比擬,這無(wú)疑是更有贊助的成果——這些查詢拜訪問(wèn)卷診斷晚期自閉癥(年夜約12個(gè)月年夜),只要50%的精確性。

  UNC 心思學(xué)家和年夜腦發(fā)育研討員資深作者Heather Hazlett說(shuō):“這優(yōu)于之前那些方法,而且能在兒童更小時(shí)就做出診斷。”

  這一算法運(yùn)轉(zhuǎn)優(yōu)越,僅應(yīng)用三個(gè)變量——腦外面積,腦容量和性別(男孩比女孩更輕易產(chǎn)生自閉癥)——該辦法檢測(cè)出了10 名自閉癥兒童中的8名。

  據(jù)研討團(tuán)隊(duì)成員、UNC神經(jīng)圖象剖析和研討試驗(yàn)室結(jié)合主任MartinStyner 說(shuō),練習(xí)該算法的團(tuán)隊(duì)最后應(yīng)用了一半的數(shù)據(jù)練習(xí),另外一半用于測(cè)試。然則,依據(jù)評(píng)斷人員的請(qǐng)求,他們隨落后行了更加尺度的 10-fold 剖析,個(gè)中數(shù)據(jù)被細(xì)分為10 個(gè)相等的部門。然后機(jī)械進(jìn)修的進(jìn)程停止10 輪,每輪用9 部門練習(xí),保存一部門用于測(cè)試。最初,最初搜集10輪的“僅測(cè)試”成果,用于其猜測(cè)。

  榮幸的是,Styner 說(shuō),兩品種型的剖析 - 初始的50/50和最初的10-fold- 顯示了簡(jiǎn)直雷同的成果。該團(tuán)隊(duì)對(duì)猜測(cè)精度覺得滿足。

  固然,Hazlett 也表現(xiàn),項(xiàng)目標(biāo)推動(dòng)和普及還須要一些時(shí)光,“如許昂貴的診斷測(cè)試不是一切的家庭都能累贅得起。”

  阿爾茨海默:新辦法能夠沒有比舊的好太多,或許只是由于它應(yīng)用了更好的數(shù)據(jù)

  哈佛年夜學(xué)、馬薩諸塞州總病院和華中科技年夜學(xué)的研討者協(xié)作設(shè)計(jì)了一項(xiàng)將fMRI腦掃描與臨床材料聯(lián)合起來(lái)停止猜測(cè)的計(jì)劃。

  馬薩諸塞州總病院臨床數(shù)據(jù)迷信中間的高等研討員QuanzhengLi說(shuō):“我們?cè)噲D在晚期發(fā)明阿爾茨海默。許多人測(cè)驗(yàn)考試應(yīng)用傳統(tǒng)的機(jī)械進(jìn)修辦法來(lái)做到這一點(diǎn),但成果其實(shí)不那末好,由于這是一個(gè)異常艱苦的成績(jī)。”

  初步測(cè)試后,研討人員表現(xiàn),他們的深度進(jìn)修法式與特別的fMRI數(shù)據(jù)集配對(duì)時(shí),比應(yīng)用更根本的數(shù)據(jù)集的其他分類辦法更精確。但是,當(dāng)這些傳統(tǒng)分類器也應(yīng)用特別數(shù)據(jù)集時(shí),它們?cè)诰壬弦灿邢嗨频脑鲆妗?/p>

  愛丁堡年夜先生物醫(yī)學(xué)工程師Javier Escudero表現(xiàn),這個(gè)新辦法能夠沒有比舊的好太多,能夠只是由于它應(yīng)用了更好的數(shù)據(jù)。

  假如是如許,那末想要借助深度進(jìn)修辦法診斷阿爾茨海默病的其他專家能夠想要細(xì)心不雅察他們歸入剖析的數(shù)據(jù)。依據(jù)這項(xiàng)最新的研討,顯示年夜腦區(qū)域之間關(guān)系的fMRI掃描供給了比僅隨時(shí)光變更記載丈量成果更纖細(xì)的視圖。

  研討團(tuán)隊(duì)想看看他們能否可使用功效銜接中的這些變更來(lái)猜測(cè)阿爾茨海默病。他們從阿爾茨海默病神經(jīng)影象學(xué)籌劃供給的93 名MCI患者和101 名正常患者的數(shù)據(jù)開端。依據(jù)從介入者年夜腦中90個(gè)區(qū)域獲得的130 次fMRI丈量的時(shí)光序列,研討人員可以曉得一段時(shí)光內(nèi)旌旗燈號(hào)閃耀的地位。

  接上去,在癥結(jié)步調(diào)中,研討者處置了該數(shù)據(jù)集,以便對(duì)相干腦區(qū)域中旌旗燈號(hào)強(qiáng)度停止二次丈量。換句話說(shuō),他們構(gòu)建了一個(gè)功效連通圖,顯示哪些區(qū)域和旌旗燈號(hào)彼此最親密相干。

  最初,該團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)深度進(jìn)修法式,可以說(shuō)明這些形式,并聯(lián)合年紀(jì)、性別和遺傳風(fēng)險(xiǎn)身分等臨床材料,猜測(cè)一小我能否會(huì)成長(zhǎng)成為阿爾茨海默病。

  最初,該團(tuán)隊(duì)說(shuō),其應(yīng)用特別處置的功效銜接數(shù)據(jù)集的法式,在其數(shù)據(jù)集中猜測(cè)患者能否會(huì)得阿爾茨海默病的精確率,接近90%。

  手術(shù):在60%的實(shí)驗(yàn)中,STAR完整自立地完成了手術(shù)的計(jì)劃和履行

醫(yī)生水平大PK: 人工智能四勝三平一負(fù)絕對(duì)領(lǐng)先

  智妙手術(shù)機(jī)械人在籌劃并履行手術(shù),固然監(jiān)視者會(huì)偶然停止贊助

  機(jī)械人曾經(jīng)可使用本身的視覺、對(duì)象和智能來(lái)縫合豬的小腸。更主要的是,SmartTissue Autonomous Robot(STAR)在操作上表示得比人類內(nèi)科大夫更好。

  STAR 的創(chuàng)造者并沒有宣稱機(jī)械人可以很快在手術(shù)中代替人類。相反,他們應(yīng)用了“有監(jiān)視的主動(dòng)化”的概念。

  研討者之1、兒童內(nèi)科大夫 Peter Kim 表現(xiàn)大夫的任務(wù)并沒有遭到威逼。他說(shuō):“假如有一臺(tái)可以或許與我們一路任務(wù)以改良手術(shù)成果和平安性的機(jī)械,將是一件年夜功德。”

  研討人員對(duì)他們的機(jī)械人停止了編程,停止了稱為腸縫合的手術(shù)——將被切割的腸段縫合在一路。該團(tuán)隊(duì)的高等工程師RyanDecker說(shuō),縫合線必需慎密而有紀(jì)律地離隔,以避免泄露。經(jīng)歷豐碩的人類內(nèi)科大夫異樣履行了雷同的義務(wù)。當(dāng)比擬所獲得的縫合線時(shí),STAR 的針腳加倍分歧,更能避免泄露。

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  在年夜約40%的試驗(yàn)中,研討人員停止了干涉,供給了某品種型的指點(diǎn)。在其他60%的實(shí)驗(yàn)中,STAR完整自立地完成了這項(xiàng)任務(wù)。

  人類內(nèi)科大夫可以敵手術(shù)停止,讓機(jī)械做更多的例行或繁瑣操作。

  STAR經(jīng)由過(guò)程整合幾種分歧的技巧來(lái)處理軟組織帶來(lái)的挑釁。其視覺體系依附于放置在腸組織中的近紅外熒光(NIRF)標(biāo)簽;一個(gè)專門的NIRF 攝像機(jī)跟蹤這些標(biāo)志,而3D攝像機(jī)記載全部?jī)?nèi)科手術(shù)的圖象。聯(lián)合一切這些數(shù)據(jù),STAR可以或許將其重點(diǎn)放在目的上。機(jī)械人本身制訂了縫合義務(wù)的籌劃,而且跟著組織在運(yùn)轉(zhuǎn)進(jìn)程中的挪動(dòng),它主動(dòng)調(diào)劑了該籌劃。

  腦腫瘤:IBM Watson只花了10分鐘就剖析了患者的基因組并提出了醫(yī)治籌劃,專家則花了160個(gè)小時(shí)

  在醫(yī)治腦腫瘤時(shí),時(shí)光相當(dāng)主要。在一項(xiàng)新的研討中,IBM Watson只花了10分鐘就剖析完成了腦腫瘤患者的基因組并提出了醫(yī)治籌劃。然則,雖然人類專家花了160個(gè)小時(shí)來(lái)制訂籌劃,但研討成果其實(shí)不注解機(jī)械對(duì)人類獲得了全勝。

  該病人是一位76歲的須眉,他對(duì)大夫埋怨頭痛,步行艱苦。年夜腦掃描顯示出腫瘤,內(nèi)科大夫敏捷停止醫(yī)治。該須眉接收了三周的放射醫(yī)治,并開端了歷久的化療。雖然獲得了最好的照料,他一年內(nèi)就逝世了。固然Watson 和大夫剖析了患者的基因組,提出醫(yī)治籌劃,然則當(dāng)他的組織樣本被測(cè)序時(shí),患者曾經(jīng)日就衰敗。

  引導(dǎo) Watson 基因組團(tuán)隊(duì)的LaxmiParida 說(shuō)明說(shuō),年夜多半癌癥患者沒有掃描其全體基因組(由30億單元的DNA構(gòu)成)。相反,他們平日做的是一個(gè)“小組”測(cè)試,只檢測(cè)一些已知在癌癥中施展感化的基因亞組。

  研討人員想曉得假如掃描患者的全部基因組,固然比運(yùn)轉(zhuǎn)“小組”測(cè)試更昂貴和耗時(shí),然則否能為大夫設(shè)計(jì)醫(yī)治籌劃供給出真正有效的信息。

  這個(gè)成績(jī)的謎底是確定的。 NYGC 臨床大夫和 Watson 都肯定了在panel 測(cè)試中未檢討出的基因漸變,提出了能夠有感化的藥物和臨床實(shí)驗(yàn)。

  其次,研討人員想比擬由IBM Watson和NYGC的醫(yī)學(xué)專家停止的基因組剖析。

  Watson 和專家組都收到了患者的基因組信息,他們肯定出顯示漸變的基因,經(jīng)由過(guò)程醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)懂得這些到漸變能否在其他癌癥病例中被發(fā)明,尋覓藥物勝利醫(yī)治的申報(bào),并檢討對(duì)患者可行的臨床實(shí)驗(yàn)。人類消費(fèi)了“160個(gè)小時(shí)”來(lái)給出建議,而Watson 在10分鐘內(nèi)完成了上述進(jìn)程。

  不外,雖然 Watson 的處理計(jì)劃最快,但能夠不是最好的。 NYGC臨床大夫辨認(rèn)了兩個(gè)基因的漸變,綜合斟酌,最初大夫推舉患者加入了一項(xiàng)針對(duì)組合藥物醫(yī)治的臨床實(shí)驗(yàn)。假如患者的安康狀態(tài)依然許可,他將會(huì)加入此次實(shí)驗(yàn),這本是他最有愿望的生計(jì)機(jī)遇。而Watson 沒有以這類方法分解信息,是以沒有給出臨床實(shí)驗(yàn)的建議。

  眼科疾病:中山年夜學(xué)和西安電子科技年夜學(xué)協(xié)作研發(fā)CC-Cruise,今朝和大夫表示相當(dāng)

  中國(guó)的一個(gè)研討團(tuán)隊(duì)曾經(jīng)論證,在有高質(zhì)量數(shù)據(jù)可用的情形下,人工智能有能夠贊助眼科疾病的醫(yī)療診斷。他們的AI 只練習(xí)了410張后天性白內(nèi)障(一種招致弗成逆掉明的罕有疾病)的圖象,再加上無(wú)病眼睛的476張圖象,就可以斷定出白內(nèi)障的嚴(yán)重水平,并供給醫(yī)治建議。

  遭到DeepMind 2015年研討申報(bào)的啟示——該研討描寫了基于最小激活信息的機(jī)械進(jìn)修算法在一系列街機(jī)游戲中若何擊敗專業(yè)玩家——中山年夜學(xué)眼科大夫HaotianLin 和同事們創(chuàng)立了一個(gè)AI智能體來(lái)發(fā)掘他們的兒童期白內(nèi)障臨床數(shù)據(jù)庫(kù)。

  與西安電子科技年夜學(xué)的Xiyang Liu團(tuán)隊(duì)協(xié)作,他們創(chuàng)立了CC-Cruiser,一個(gè)可以或許診斷后天性白內(nèi)障的AI法式,來(lái)猜測(cè)疾病的嚴(yán)重水平,并給出醫(yī)治決議計(jì)劃。該法式應(yīng)用深度進(jìn)修算法創(chuàng)立,用上述圖象停止練習(xí)。

  然后,研討人員對(duì)CC-Cruiser停止了五次測(cè)試。起首,在盤算機(jī)模仿中,AI法式可以或許以98.87%的精確度辨別患者和安康個(gè)別。估量疾病嚴(yán)重水平的三個(gè)目標(biāo)中的每個(gè),——透鏡不通明區(qū)域、密度和地位——精確率到達(dá)93%以上。該計(jì)劃還供給了精確率到達(dá)97.56%的醫(yī)治建議。

  接上去,該小組應(yīng)用中國(guó)三家協(xié)作病院的57張兒童眼睛圖象停止臨床實(shí)驗(yàn)。所選擇的病院都沒有專門診斷或醫(yī)治這類病癥的科室。由于該研討團(tuán)隊(duì)愿望該平臺(tái)終究將贊助缺少專家的病院。測(cè)試中,CC-Cruiser表示優(yōu)越:到達(dá)98.25%的辨認(rèn)精度;一切三個(gè)嚴(yán)重水平目標(biāo)的斷定精確率都跨越92%,醫(yī)治建議精確率跨越92.86%。

  為了模仿實(shí)際世界的應(yīng)用,他們將該法式和眼科大夫的任務(wù)做了比較。三名眼科醫(yī)師 - 一位專家、一位主干和一位資格較淺的一聲——和 CC-Cruiser 停止了50例臨床病例的PK。盤算機(jī)和大夫表示相當(dāng)。

  在實(shí)驗(yàn)中,AI做出了幾例不準(zhǔn)確的標(biāo)志,Lin 愿望更年夜的數(shù)據(jù)集可以進(jìn)步其機(jī)能。該團(tuán)隊(duì)籌劃樹立一個(gè)協(xié)作云平臺(tái),但Lin強(qiáng)調(diào),該技巧“不敷”以100%的精確度肯定最好醫(yī)治進(jìn)程。是以,大夫應(yīng)當(dāng)充足應(yīng)用機(jī)械的建議來(lái)辨認(rèn)并避免潛伏的毛病分類,并作為本身斷定的彌補(bǔ)。

  皮膚癌:主動(dòng)皮膚癌分類最年夜數(shù)據(jù)集的構(gòu)建

  斯坦福年夜學(xué)的研討人員曾經(jīng)開辟出一種算法,可以辨認(rèn)照片中的皮膚癌。它不是第一個(gè)辨認(rèn)皮膚病變的主動(dòng)化體系,但能夠是最壯大的。

  研討團(tuán)隊(duì)在GoogleNet Inception v3 架構(gòu)上構(gòu)建了一套深度進(jìn)修算法,即一種卷積神經(jīng)收集算法。斯坦福年夜學(xué)的研討人員對(duì)2000多種疾病近 13 萬(wàn)張皮膚病變圖象停止了微調(diào),這能夠是主動(dòng)皮膚癌分類中最年夜的數(shù)據(jù)集。

  在研討中,該算法的成果與21名皮膚科大夫的診斷停止了比較。大夫檢討了數(shù)百幅皮膚病變圖象,并肯定能否對(duì)其停止進(jìn)一步檢測(cè),或許確保患者是良性的。該算法檢測(cè)了雷同的圖象并給出了其診斷。大夫和算法之前都沒有看過(guò)圖象。

  終究成果,盤算機(jī)與專家分歧。例如,該法式可以或許辨別角質(zhì)構(gòu)成細(xì)胞癌 - 最多見的人類皮膚癌- 和稱為脂溢性角化病的良性皮膚發(fā)展。

  在實(shí)際運(yùn)用之前,斯坦福年夜學(xué)的體系將須要遭到更嚴(yán)格的考驗(yàn)。研討人員沒有請(qǐng)求算法辨別脂溢性角化病和黑素瘤,這能夠是一個(gè)難點(diǎn)。

  普通性診斷:年夜約72%的時(shí)光內(nèi),大夫給出了準(zhǔn)確的診斷。AI 則在 34%的時(shí)光里給出準(zhǔn)確診斷

  在 AI 和大夫的 PK 中,大夫們依然有可以或許取勝的范疇。此前揭橥的JAMA Internal Medicine上有一篇申報(bào),指出一組主動(dòng)診斷的 app 的診斷準(zhǔn)確率遠(yuǎn)低于大夫。

  Mehrotra和他的團(tuán)隊(duì)2015年揭橥在BMJ(此前稱為British Medical Journal)上的研討中,將45 名病人的癥狀投喂到23個(gè)癥狀檢測(cè)體系中,個(gè)中包含隨后被診斷得了哮喘和瘧疾的患者。小組發(fā)明,三分之一以上的檢測(cè)器給出了準(zhǔn)確的診斷。

  在新試驗(yàn)中,研討人員將檢測(cè)器的準(zhǔn)曲率和 234 名醫(yī)師停止了比擬。關(guān)于每種情形,至多有20名大夫可以或許給出排名前三診斷的精確率。

  年夜約72%的時(shí)光內(nèi),大夫給出了準(zhǔn)確的診斷。運(yùn)用法式則在34%的時(shí)光里給出了準(zhǔn)確的診斷。

  “大夫絕非完善,”Mehrotra說(shuō)。“他們依然能夠在10%到15%的時(shí)光內(nèi)診斷毛病。但是,自我診斷app 想要超出大夫,還需光陰。”

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