女子早癌病变被漏诊,AI医生在X光中发现!谷歌最新AI听咳嗽就能检测新冠/结核
防走失,电梯直达安全岛报人刘亚东A 来源:新智元 作者:新智元 新智元报道 【新智元导读】被人类医生遗漏的癌症早期迹象,被AI及时发现了!这名英国女子现已康复。同时,AI算法在美国一家诊所近1/4的眼科检查中,发现了患者的视网膜病变。AI帮助人类诊病的未来,真的不远了。 最近,越来越多的研究让我们意识到:AI帮人类诊断疾病,真的有希望了! 最近,AI在11名女性的乳腺X光检查中,成功地发现了被人类医生遗漏的乳腺癌早期迹象。 其中一名被AI救下的女性,已经做完手术开始康复了。 AI工具Mia在乳腺X光检查扫描中,圈出了两个关键区域 而谷歌的研究团队,最近刚刚开发了一款AI工具,可以通过分析人的咳嗽和呼吸,诊断出疾病。 另外,在南加州一家诊所,一种检测眼睛状况的AI算法,帮助专家在过去一年进行的约700次眼科检查的1/4中发现了视网膜病变。 如果经过足够的数据训练,AI就会非常擅长发现特定疾病的症状,这正是它的专长所在。 深度学习之父Hinton的两任妻子,都死于癌症。他亲身体会过,病人在等待结果和得到模糊的信息时,是何等的沮丧。 我看到了医疗专业人员在使用数据时的许多低效之处。病人病历中的信息,很多都没有被用上。医生对于CT的结果的理解也千差万别。如果让两个放射科医生看同一个扫描结果,得到的结果很可能完全不一样。 而如今,随着AI在诊病和预测上的发展越来越快,或许类似的悲剧,也会越来越少。 人类医生忽略的早癌迹象,被AI发现了 最近BBC报道了这样一件事:AI竟然发现了被人类医生忽视的早期乳腺癌。 大家都知道,乳腺癌在早期很难发现,但是最近,一个名叫Mia的AI工具,就成功地在11名女性的乳腺X光检查中,发现了被人类医生遗漏的微小迹象! 这次试点实验,由NHS机构的临床医生和Mia一起完成。 在分析了10000多名女性的乳腺X光检查后,Mia成功地标记出了所有有癌症症状的人,并且发现了人类医生没有发现的11名乳腺癌早期患者。 Barbara就是被AI标记的11名患者之一,但医院的放射科医生,并没有在她的扫描中发现癌症早期的痕迹。 幸运的是,Barbara的肿瘤被AI发现了。 因为肿瘤只有6毫米,被发现得很早,Barbara做完手术后只需要五天的放疗。而且,肿瘤小于15毫米的乳腺癌患者,在五年内有90%的存活率。 而如果不是AI,Barbara的癌症很可能要到三年后的下一次常规乳腺X光检查才能被发现,因为她此前从未表现出任何明显的症状。 Barbara非常高兴,比起同样患乳腺癌、要接受侵入性治疗的母亲和姐姐,自己治疗的痛苦要小得多。 而且,Mia的开发者Kheiron表示:因为AI诊断的效率极高,Mia几乎能让等待结果的时间从14天减少到3天。 当然,目前试验中没有一个病例是Mia单独分析的,每个病例还是要经过人工审查。 训练出这样一个能诊断癌症的AI医生,需要花多长时间? 答案是六年。 Sarah Kerruish,Kheiron Medical首席战略官 Kheiron Medical的首席战略官Sarah Kerruish表示,他们用了6年来训练Mia,它在微软的云计算能力上运行,并接受了来自世界各地女性的数百万张乳房X光检查的训练。 乳腺癌医生平均每年进行大约5,000次乳房扫描,一次可以查看100张。但是,他们是人类,所以会疲倦,会分心,会受到干扰。 而在AI身上,就不用担心这些因素了。 Gerald Lip博士在NHS Grampian对AI工具进行评估 当然,Mia目前还并不完美,比如它无法访问任何患者的病史,可能会把已经确定为无害的肿瘤误标记为癌症。 目前,每张扫描图会由两名放射科医生检查,但在不久的未来,AI很可能就会取代一名人类医生,让工作量减半。 AI通过分析咳嗽声诊断疾病 同样,就在本周,来自谷歌的研究团队开发了一种机器学习工具,可以通过分析人的咳嗽声和呼吸声等,帮助医生检测和监控健康状况。 这个名为健康声学表征(HeAR)的AI系统,得到了数百万音频片段中人声的训练,并未来可能被用于诊断COVID-19、结核病等疾病,以及评估一个人的肺部健康状况。 其创新之处在于,HeAR所训练的庞大数据集,以及它能够根据不同的需求进行调整,以完成多种任务。...