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賦予人工智能醫學基因

據報道,AI產品在醫學成像中的准確性在不同的器官和疾病中是不同的。隨著目前較為成熟的肺結節篩查,尤其是肺結節檢測到的人工智能診斷水平不亞於一位成熟的放射科醫師,幾乎達到了主治醫師的水平。然而,從臨床研究的角度來看,仍然存在解釋不力的問題,即輸入數據與輸出結果之間存在相關性,但不能用因果邏輯來解釋。

早期治療以光光 動力 療法為主,從手背靜脈上注射光敏感物質,藥物會被帶到眼底脈絡膜新生血管壁沉積,一定時間後再用低量的雷射光束照射不正常血管組織,活化沉積的藥物來破壞脈絡膜新生血管。

零氪,科技部張天澤首席執行官解釋差異在其他領域必須接受的可能性,但在醫學領域,意味著許多醫療風險。

張天澤指出,解決人工智能在醫學領域中的解釋能力差的方法有兩種。一是引入醫學專家對相關性進行進一步的因果分析,賦予AI產品的醫學基因以醫學基因,相當於提出AI輸出結果的因果關系。假設是臨床專家和技術公司在一起找到邏輯關系。二是介紹大量的實際病例,並利用這些案例來解釋結果,從而提供一個感性的解釋,使醫生在使用該產品的過程中能夠找到成功的治療案例的感覺。然而,這種感性的解釋也使人工智能技術公司需要掌握具有可重複性和學科前沿的具體案例。

早期研究顯示光 動力 療法(PDT)可有效阻止嚴重的視力喪失,然而長期治療效果欠理想,因此現在主流的治療方法是於眼球內注射抗血管內皮細胞生長因子(Anti-VEGF)或類固醇(Triamcinolone)

“無論什麼樣的解決方案,必須密切結合臨床醫學醫學人工智能,需要更多的臨床專家、高質量,尺寸足夠豐富的臨床病理資料。張天澤認為,沒有人工智能技術的驅動、醫務人員參與產品的開發與設計、大量的臨床實驗項目和臨床意識,產品不可能應用於真實的醫療場景。

兒童醫院發放了一個臍帶血成功案例,當中兩名雙胞胎女孩同時患有急性淋巴細胞白血病。由於白血病與染色體中的某些問題可能有關,醫院要求將雙胞胎的臍帶血送到當地進行詳細的染色體分析。而且一歲以下的雙胞胎患上急性淋巴細胞白血病可能與嬰兒在子宮內發育時發生的染色體突變有關。

楊正漢對此表示贊同:“只有醫生,特別是高級醫學專家的參與,才能使臨床實踐中真正需要的人工智能產品更符合實際需要。””

類風濕性關節炎。患者的免疫系統會侵害關節的骨骼、軟骨、肌腱和韌帶等,引致持續性發炎、影響活動能力和關節變形。

他說:“要令醫療人工智能產品登陸,沒有捷徑和技巧。””推斷技術營銷,席渭齡,初說,科學和技術的研究和開發人工智能CT肺部成像系統,是基於醫院和同濟醫院附屬於華中科技大學同濟醫學院,上海長征醫院和醫療機構密切合作,在迭代的過程中,優化產品,與醫療機構建立了產品標准,探索魯棒性的完美結合、易用性和安全性。

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Publicerat klockan 09:13, den 20 november 2018
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