影响全球医学界的11大AI事件

随着人工智能尤其是深度学习技术的不断进步，市场上涌现出众多AI辅助诊断产品。人类基因组测序技术的革新、生物医学分析技术的进步以及大数据分析工具的发展，共同为病人提供了更精准、高效和安全的诊断及治疗手段。从阿尔法狗在围棋领域的胜利引发的热议开始，人们开始关注人工智能在医学领域的潜力与挑战。IEEE Spectrum在新年伊始推出的专刊“AI vs Doctors”便是对此现象的深入探讨。

过去的一年里，医疗领域的研究团队在多个疾病领域取得了重大突破。其中，吴恩达团队运用CNN算法识别肺炎展现了AI在识别胸透照片中的疾病能力。新技术CheXNet在识别肺炎等疾病上的准确率甚至超越了人类专业医师。AI也在预测心脏病发作和中风方面展现出强大的潜力。英国诺丁汉大学的研究人员开发了一个AI系统，通过收集病人的日常医疗数据，成功预测了部分患者未来的健康状况。而在婴儿脑部扫描预测自闭症领域，北卡罗莱纳大学教堂山分校的研究团队也取得了令人瞩目的成果。他们利用深度学习算法和数据预测了高风险婴儿是否会在未来被诊断为自闭症，准确率高达81%。

这些成果不仅展示了人工智能在医疗领域的巨大潜力，也凸显了其在疾病预防、诊断和治疗方面的优势。与传统的放射科医生相比，AI系统可以更准确地识别出疾病迹象，从而帮助医生做出更准确的诊断。AI系统还能通过分析大量医疗数据，预测患者的健康状况和疾病风险，从而为医生提供更全面的治疗建议。这些进步不仅有助于医生提供更高效的医疗服务，也能帮助患者获得更好的治疗效果。

探索早期自闭症的大脑奥秘与机器人手术的精准度

随着研究的深入，科学家们发现自闭症儿童的大脑发育过程与常人有所不同。在婴儿的前六个月至一年的时间里，他们的大脑发育似乎并未发生显著变化。对于日后被诊断为自闭症的高危儿童来说，他们的大脑表面积在这一时期却出现了明显的增长。换言之，这些儿童的脑发育首先在外在形式上展现出了扩展趋势。在接下来的两年中，他们的大脑体积也会发生显著变化。除了对大脑发育的监测，研究团队还对孩子进行了长达两年的行为评估。在这一阶段，孩子们已经展现出了一些自闭症的典型症状，如社交兴趣的缺失、语言障碍以及重复性的肢体动作。研究指出，大脑过度生长的程度与孩子的自闭症症状严重性存在关联。

在手术领域，智能自主机器人STAR展现出了惊人的精准度优势。在一系列令人印象深刻的手术中，STAR凭借其独特的可视化跟踪系统和高超的切割技术赢得了科学家的青睐。它能够通过跟踪预定的切割路径和工具来调整操作计划，确保手术的精准度和对周围健康组织的保护。在之前的实验中，STAR成功地将猪肠缝合起来，其表现甚至超过了经验丰富的外科医生。这种半自主机器人依赖于近红外相机上的微小标记进行视觉跟踪，确保手术过程的精确性。当机器人和外科医生被要求切割出特定长度的直线时，STAR的表现更加出色，其切割长度更接近理想值，且切口周围的损伤更少。科学家们正致力于训练STAR处理具有复杂三维形状的肿瘤，这需要更先进的摄像机和外科规划软件的支持。

深度学习技术正在帮助临床医生预测阿尔茨海默病的发生。由于阿尔茨海默病没有临床试验标准，因此医生通常通过评估患者的认知能力下降来做出诊断。但对于轻度认知功能障碍（MCI）这样的早期阶段来说，预测哪些患者会发展为阿尔茨海默病是一项艰巨的任务。最近，哈佛大学的团队尝试将fMRI脑部扫描与深度学习结合，以预测阿尔茨海默病的风险。他们使用特殊的fMRI数据集与深度学习计划配对，提高了预测的准确性。这个深度学习计划通过分析患者的脑部扫描数据和临床数据来识别哪些信号可能与疾病的发展有关。虽然这项技术的准确性仍然有待进一步提高，但它为预测和治疗阿尔茨海默病开辟了新的途径。这项研究的下一步将涉及扩大数据集和改进深度学习模型以提高准确性。这项技术的潜力在于能够更早地诊断疾病并帮助医生制定更有效的治疗方案。如果准确率达到一定的水平那么对于患者的治疗和康复将会产生重大的影响。最后一项研究展示了IBM沃森在治疗脑癌方面的潜力。脑癌是一种致命的疾病需要迅速采取行动进行治疗。IBM沃森利用人工智能药物分析了一名脑癌患者的基因组并在短短的十分钟内制定了一项治疗计划展示了人工智能在治疗癌症方面的巨大潜力尽管人类专家花费了数小时来制定类似的计划但这并不意味着机器已经取代了医生在医疗领域的角色相反这项技术可以提高医生的工作效率并帮助患者更快地得到治疗。这项研究的成功提醒我们人工智能的潜力是无限的未来可以预见这项技术将会持续推动医疗行业的进步和创新帮助更多患者战胜疾病赢得生命的新生希望人们未来能有更多的机会受益于科技的进步过上更健康更美好的生活。尽管沃森和医生都对病人的基因组进行了深入分析，提出了治疗方案，但病人的身体情况已然衰退严重，手术提取的组织样本测序结果并不乐观。IBM沃森的一大优势在于其强大的自然语言处理能力，能轻松整合现有的医学文献数据、临床试验信息以及其他可靠的数据来源，无需繁琐的信息格式转换。尽管沃森在短时间内给出了分析结果，但专家团队认为其解决方案虽快却未必最佳。在仔细研究病人的基因组信息后，专家团队发现了两个关键的基因突变，并建议患者参与针对特定组合药物的临床试验。沃森并未综合考虑这一信息，未能提出参与临床试验的建议。

在先天性白内障诊断中，人工智能与医生的表现势均力敌。中山大学眼科医生Haotian Lin与西安电子科技大学的研究团队合作开发的AI程序CC-Cruiser，运用深度学习算法进行疾病诊断，预测病情的严重程度并给出治疗建议。在计算机模拟测试中，人工智能程序准确识别了病人与健康个体的差异，并且在晶状体混浊面积、密度和位置等关键指标上的准确率均超过93%。在临床试验中，该程序也表现出色，识别精度高达98.25%，治疗建议的准确率更是达到了92.86%。尽管程序表现良好，但在真实世界的应用中仍然存在挑战。Lin医生表示，需要更大的数据集来改善其性能，并强调医生应充分利用机器的建议来做出判断。

基于AI的显微镜能够计数血液样本中的疟疾寄生虫

在蚊子传播的疾病每年导致近五十万人死亡的背景下，一家中国制造商与比尔·盖茨支持的合资企业在2017年11月宣布了一项重要计划：推出一种使用深度学习算法的显微镜，可在短短20分钟内自动识别并计算血液涂片中的疟原虫。这将极大地加速疟疾的诊断和检测标准化。

这种人工智能驱动的显微镜实验版本已经表明，其检测疟疾寄生虫的能力达到了世界卫生组织的最高标准——“能力等级1”。尽管有专家使用显微镜仍可能超越自动化系统，但这一评级足以证明该显微镜的性能与训练有素的专家相当。

全球优质基金的全球卫生技术主管David Bell表示，这种显微镜对于追踪在东南亚传播的多药耐药菌株的治疗特别有帮助。该显微镜技术的可靠性是耐药性监测的关键，它有助于了解疟疾药物如何迅速减少血液中的寄生虫数量。他认为，机器学习能在这个领域带来更大的准确性和标准化，使各国更有效地实施监控。

正在开发的EasyScan GO显微镜结合了明场显微镜技术和运行深度学习软件的笔记本电脑。这款软件能够自动识别导致疟疾的寄生虫。虽然人类实验室的工作人员主要关注于制备血液样本的玻片，并在显微镜下观察验证结果，但这款AI显微镜的出现将极大地提高工作效率。

Intellectual Ventures在华盛顿贝尔维尤的首席研究员Ben Wilson表示，疟疾寄生虫对于深度学习算法来说是一个棘手的“罕见的对象问题”。微小的疟疾寄生虫可能仅出现在血涂片的少数几次显微镜图像中，而在感染水平非常低的情况下，10万个红细胞中可能只有一个疟疾寄生虫。该解决方案需要深度学习和传统计算机算法的完美结合。

该显微镜不仅扫描速度快，而且能够补充有限数量的训练有素的显微镜，用于确定疟疾和追踪多药耐药性疟疾。对于Motic公司的Nunnendorf来说，这并非取代实验室技术人员，而是一个巨大的效率提升。

利用AI自动生成医学影像报告以辅助诊断治疗

近期，卡内基梅隆大学机器学习系副主任邢波教授创立的Petuum公司发表了几篇论文，介绍了如何使用机器学习自动生成医学影像报告。这一技术的出现，为医生提供了更好的辅助工具，使诊断和治疗更为精准高效。

医学影像在临床实践中具有广泛的应用。专业医师需要阅读医学影响并撰写报告来描述其发现。对于经验不足的医生来说，这可能会出错，而且工作耗时枯燥。邢波教授及其团队致力于研究医学影像报告的自动生成，旨在解决这一问题。

为了应对挑战，邢波团队建立了一个多任务学习框架，可以同时预测标签和生成文本描述；引入了一个共同注意机制来定位异常区域；并利用层次LSTM模型来生成长句和段落。大量的实验证明，该方法的有效性显著。

利用深度学习技术预测出院用药

邢波团队再次取得新成果，研究如何使用深度学习技术根据病人就诊记录预测其出院用药。他们设计了一种卷积神经网络来分析就诊记录中的非结构化和有噪声的文本信息，并预测病人在出院时的用药情况。这一模型能够自动学习不同药物之间的药理相关性。在大量病人数据上的实验表明，该模型相对于其他基准模型具有显著的优势。这一技术的出现为医生提供了有价值的参考信息来制定治疗计划。最后的思考

在八种药物的研究预测中，人工智能的CNN模型展现出了惊人的实力，其微观平均精确度达到了0.63，召回率更是高达0.70。这一切的实现，背后团队的研究人员透露，灵感来源于一项特定的任务，而他们所探索的解决方案有可能成为其他临床预测任务的通用策略。例如，仅仅通过改变目标标签，从药物转向疾病，这个CNN模型就能辅助诊断，它的应用前景令人充满期待。

当我们走进人工智能的时代，医疗领域也面临着前所未有的机遇与挑战。AI技术的崛起，就如同几个世纪前的蒸汽机工业革命一样，给社会带来了深远的影响，改变了我们的生活方式和思维模式。传统的医疗观念正在被AI技术重塑，而医生们也在积极拥抱这一变革，将其转化为对现代医疗的憧憬和希望。

人工智能和医生之间的关系并不是一场竞赛，更像是两位武林高手并肩作战。AI技术的强大计算能力、数据分析和模式识别能力，结合医生的专业知识、经验和人文关怀，共同为人类的健康事业贡献力量。在这个过程中，无论哪种力量占据上风，都是为了更好地服务于人类的健康福祉。这场变革的结果并不重要，重要的是我们共同前行，携手共创更美好的未来。