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人工智能如何用于诊断疾病

2020年04月06日 22:41 次阅读

医疗保健行业一直都是创新先行者。然而,疾病和病毒不断地变种,给医疗保健行业带来一定的挑战,现在借助人工智能(AI)和机器学习算法,该行业迎来了新机遇。

人工智能如何用于诊断疾病

▲ 图:医疗科技概念及医疗器械(Getty/图片来源)

《柳叶刀数字健康》(The Lancet Digital Health)本周发表的一项研究,比较了深度学习与医疗专业人员在检测医学影像疾病方面的表现,该研究采用的样本是2012年-2019年期间的所有相关数据。

研究发现,在过去的几年里,AI在图像识别疾病诊断方面变得更加准确,并成为一个更可行的诊断信息来源。研究人员表示,在其考察的14项研究里,AI系统能够正确识别疾病的百分比达87%,而医疗保健专业人士正确识别疾病的百分比为86%;且AI还能够正确地识别出病例中93%没有疾病的患者,而医疗保健专业人员为91%。不难推断出,AI未来在医疗成像识别诊断的技术效率会更高。

人工智能在医疗领域的应用不仅限于诊断疾病,还包括可能的治疗方法。

制药公司拜耳(Bayer)最近一直在与科技公司合作,开发有助于诊断复杂和罕见疾病的软件,并帮助开发治疗这些疾病的新药。他们一直与医院和研究人员合作,希望找出机器学习在分析和学习如何诊断病人病情时需要的东西。人工智能吸收的信息来自许多因素,包括症状数据、疾病原因、检测结果、医学图像、医生报告等等。

最近负责拜耳人工智能项目的Angeli Moeller接受了美联社的采访,Moeller解释了新药物的开发及用到的系统:“我们可以模拟它在细胞里的表现,同时综合考虑患者服用的其他药物。我们正在研究如何找适合的病人和地点,进行我们的临床试验。如果成功,我们就可以进行更短期的研究,可以更早地发现哪些药物适合患者。”

机器学习系统并不是要取代医生,也不能在治疗病人时做出绝对的决定。据Moeller说,他们仍然希望病人能够控制自己的治疗,希望利用AI来支持决策,并根据得到的结果提出建议。

拜耳并非唯一一家在AI医疗保健领域掀起波澜的公司,其他许多初创公司也在提出AI疾病治疗方案。据BenchSci最新报告显示,目前市场上有148家初创公司在药物研发中使用了AI技术。

其中一家初创公司Atomwise刚刚与江苏豪森药业集团有限公司(Jiangsu Hansoh Pharmaceutical Group)合作,成立了一家价值15亿美元的合资企业,用于设计癌症治疗新药物。此次合作将Atomwise的AI技术与豪森药业的制造能力结合起来,共同设计出预测小分子如何与靶标蛋白绑定的新方法,有望取得医疗新进展。类似的合资企业前景颇佳,因为这些企业结合了机器学习和医疗器械创新发展的两个关键要素。

加拿大生物技术公司Deep Genomics在过去5年里一直在试验机器学习和药物开发。具体而言,这家公司一直在针对一种名为“威尔逊病(Wilson Disease)”的罕见遗传疾病做了不同的实验,目前市场上尚无威尔逊病的治疗方法,这种疾病会阻止人体排除铜,而铜元素最终会在器官中积聚,并可能导致危及生命的器官损伤,或者器官衰竭。

Deep Genomics的AI系统成功发现,这种基因突变改变了ATP7B的氨基酸链,ATP7B是一种铜结合蛋白,威尔逊病患者缺乏ATP7B,导致基因组的中断,进而导致不能生成该蛋白。目前Deep Genomics公司正在测试他们的药物对第一批应选人的效用,但愿最终能成功治疗该疾病。

不幸的是,目前市场上还不存在由AI创建的任何药物治疗,但许多公司都在努力实现这一点。患者数据和测试的收集,将持续推动市场的进步,虽然人工智能与医疗专业工作做的大量工作挽救了生命,但目前却远非主流。

Moeller 表示,“AI真正进入主流医疗实践可能需要两年的时间,但把这项技术应用到患者身上,仍然是最困难的部分。”

责任编辑:ct

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