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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。...

研究人员发现，未经过专门训练的聊天机器人ChatGPT在剔除图像问题后，通过了美国执业医师资格考试的部分科目，得分率高达75%，这引发了关于人工智能在医学教育和临床决策潜力的讨论。然而，该成功也暴露了现行考试机械记忆倾向和教学方法的问题，需要更全面评估现代医疗实践所需技能。ChatGPT的过人之处在于其能提供新颖且有临床价值的观点，但仍面临医学专业知识深度和复杂性挑战。