肺部疾病与人工智能,肺部疾病与人工智能的关系

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大家好,关于肺部疾病与人工智能很多朋友都还不太明白,不过没关系,因为今天小编就来为大家分享关于肺部疾病与人工智能的关系的知识点,相信应该可以解决大家的一些困惑和问题,如果碰巧可以解决您的问题,还望关注下本站哦,希望对各位有所帮助!

本文目录

  1. 以后ai人工智能会取代放射科报告吗?
  2. 人工智能对于癌症治疗有没有办法?
  3. 医学影像学会不会被人工智能取代呢?
  4. 大家对人工智能医疗怎么看?人工智能医疗应该着重往哪个方向发展比较好?

以后ai人工智能会取代放射科报告吗?

谢谢邀请。

我认为不会取代。现在对人工智能的讨论比较多,除了积极方面的外,人们的担心集中在这二方面:一是怕这家伙最终毁灭了人类自己,二是怕抢了人的饭碗。我认为不必过份担心。

首先还是对人工智能如何定位。它是“人”、是“工具”、还是超过人类智慧的“工具?我的看法是一贯的——它就是个工具,是人制造的工具。即使人工智能对个体的人来说智能水平可能有高过的,比如机器人战胜了高段位棋手,还是不能改变它人造工具的本质属性。它的运行规则是人设定的程序,不具备独立思考和抽像思维的能力。所以它可以在诸多领域代替人的工作,但是它不能完全代替人。

在放射科这个领域里,人工智能现在是无法代替人、以后应该也不会。对放射的病理疹断是非常复杂的,可以说一人一样,千差万别。人们可以把已经确定的病理制作程序,由人工智能去判断,如果出现重复病例,它可以快速准确的作出判断。但是病这个东西和工业化标准操作不同的是它的复杂性、多样性、可变性、不完全重复性,这些人工智能不能胜任。人工智能可以为医生提供帮帮,最后的结果还得人去确定。

人工智能对于癌症治疗有没有办法?

谢邀。最近医学期刊《放射》(《Radiology》)发表了一篇论文,说的就是人工智能改善治疗乳腺癌的方法。

来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MIT’sComputerScienceandArtificialIntelligenceLaboratory,CSAIL)、马萨诸塞州总医院(MassachusettsGeneralHospital)和哈佛医学院(HarvardMedicalSchool)的三位女科学家,联手开发了一套机器学习模型,被称为“随机森林分类器(random-forestclassifier)”的方法,并让它接受了600个高风险病灶的分析训练。

在综合了家族遗传史、人口统计、以及过往的组织活检和病理报告等信息之后,该模型对335个病灶(最终升级为癌症的病患)进行了测试,结果准确诊断了97%的乳腺癌是恶性肿瘤,而传统方法仅为79%。

这项研究的结论是:在将该机器学习模型引入常规诊断实践后,超过30%的良性病灶切除术是可以避免的。

同时。该技术的工作速度比乳腺X射线检查快30倍——据估计,医生需要50-70个小时来分析50名乳腺癌患者,而该技术只需要约30分钟。

顺手补充一下传统的乳腺癌医疗方法:乳腺X射线检查(Mammograms)——从X光片上看到可疑的病变组织之后,需要对患者进行针刺活检以确定其是否是癌症。然而,这一工具总会存在风险,譬如误诊,当尝试提高可以识别的癌症数量时,“假阳性”的结果也会增加,导致患者进行不必要的活检和手术。

“假阳性”的一个常见原因是所谓的“高风险”病变,当通过针刺活检进行测试时,这些病变在乳腺X射线照片上看起来很可疑,并且具有异常细胞。在这种情况下,医生通常采取不同的措施,有些医生对所有的”高危病变“都进行手术以去除,而其他人仅对具有”较高癌症发生率的病变“进行手术,例如“非典型乳管增生”(ADH)或“小叶原位癌”(LCIS)。

然而,第一种方法要求患者经历痛苦、耗时且昂贵的手术,而有些甚至是毫无必要的;第二种方法也存在不精确的情况,可能导致ADH和LCIS以外的“高风险病变成为漏网之“癌”。

所以,上述三位女科学家的人工智能方案,可以筛查乳腺癌几率,避免没必要的乳腺癌切除手术,让病人采取更有针对性的医疗方法。

从明年开始,马萨诸塞州总医院放射科的医生就会将这个模型纳入临床实践了。

医学影像学会不会被人工智能取代呢?

我在人工智能公司做AI深度学习与训练也有几个年头了,接触过几家国内排名靠前的AI医疗公司,谈谈个人的看法。

现在很多AI医疗公司都在和全国很牛的三甲医院合作,不可否认做出了很多辅助诊断的产品,效果也很好。前几年在北京还举办了神经系统疾病与全国杰出医生的PK的比赛,直播我也全程观看了,当时看完不寒而栗,结果可想而知,虽然结果AI很牛,中间所有的细节我们并不了解,他能解决神经方面所有的疾病吗,怎么可能!现在人工智能辅助诊断系统在很多医院已经应用了,比如肺结节的筛查,找出肺结节AI优势明显,省了医生很多力气,但是找出来的都是结节吗,结节描述的准吗,AI给出的预测和指导对吗?

就目前效果来看,在医生眼里AI还是个孩子。我训练过这个孩子,训练之不易深有体会,想要取代医生哪有那么容易。人体解剖复杂,不确定因素很多,临床病史、扫描质量、患者配合都是AI的考验,不是你砸几亿美元就能解决的,很多不确定因素AI解决不了,必须人为参与。

个人观点:AI不会也不应该取代放射科医生,但是可以大大的减轻影像医生的工作量,减轻医生的工作负担,未来放射科需要的人也必将是更高精尖的人才。

大家对人工智能医疗怎么看?人工智能医疗应该着重往哪个方向发展比较好?

作为一名科技工作者,我来回答一下这个问题。

首先,从当前人工智能的发展趋势来看,人工智能与医疗领域的结合有非常大的想象空间,相关领域也正在成为一个创新、创业的热点领域。目前在医疗领域也确实有一些人工智能产品实现了落地应用,而且在5G通信的支撑下,未来会有更多的人工智能产品在医疗领域开始应用。

人工智能与医疗领域的结合将带来以下三方面优势:

第一:提升医疗水平。人工智能产品在医疗领域的应用能够全面提升医疗诊治水平,尤其对于医疗资源比较匮乏的地区来说,更是如此。对于医生来说,人工智能产品的应用也会降低医生的工作难度,很多高难度的诊疗活动都可以借助于人工智能产品来完成。

第二:提升医疗能力。当前医疗领域的整体医疗能力还存在一定的不足,尤其在应对大规模疫情的情况下更是如此,比如新冠肺炎疫情对于全球的医疗能力都提出了重大的挑战。借助于人工智能产品,医疗领域的整体医疗能力会有较大程度的提升,在面对大规模疫情时也会更从容。

第三:降低医疗成本。当前整体的医疗成本还是比较高的,借助于人工智能产品不仅能够提升医疗系统的医疗能力,同时也会在一定程度上降低医疗成本,这会让更多人有能力享受到更丰富的医疗资源服务。

从当前人工智能技术与医疗领域的结合情况来看,人工智能产品目前主要的作用是辅助医生开展各种诊疗服务,未来一些基础的诊疗活动也可以采用智能体来完成,从而提升诊疗效率。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

OK,本文到此结束,希望对大家有所帮助。

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