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“k1体育登录入口网页版”AI将取代医生?《柳叶刀》发文称AI能正确检测出87%的疾病发布日期:2024-12-07 浏览次数:
本文摘要:9月25日,据外媒报导,英国伯明翰大学公开发表于《刀》数字杂志上的一篇论文称之为,人工智能(AI)可以像专业医生一样顺利地临床疾病。

9月25日,据外媒报导,英国伯明翰大学公开发表于《刀》数字杂志上的一篇论文称之为,人工智能(AI)可以像专业医生一样顺利地临床疾病。伯明翰大学研究人员分析数据找到,AI深度自学可以准确检测出有87%病例的疾病,医疗专业人员则为86%。

报导称之为,研究人员分析了14项研究数据,通过让AI深度自学数图像来理解疾病模式,然后再行将其自学的科学知识应用于新的个体病例以展开临床。结果找到,深度自学算法可以准确检测出有87%的病例中的疾病,而医疗保健专业人员则为86%。

并且AI还需要正确地辨识出有病例中93%没疾病的患者,而医疗保健专业人员为91%。此事引起网友热议,有医学生回应担忧:我还没有低收入,就要失业了?实质上,近几年将AI技术应用于疾病风险预警、医疗影像、辅助医疗、身体健康管理等方面已不是什么新闻。

2018年,美国食品和药物管理局(FDA)批准后了一种检测涉及眼病的AI设备,沦为美国医疗领域应用于AI技术的标志性事件。而实质上,FDA已批准后用作医疗保健的AI,相提并论,期望可以减低医疗人员工作量。去年,美国一研究团队在《JAMA眼科学》杂志上公开发表论文称之为,他们研发出有一种AI算法,需要自动临床儿视网膜病,临床准确率要多达大多数专业医生。该算法用于深度自学技术,通过5000多张婴儿眼睛的图片展开训练,经过培训,该算法临床的准确率高达91%,而一个由8名早产儿视网膜病专家构成的团队对完全相同图像展开临床的准确率为82%。

今年上半年,英国《大自然·医学》杂志上公开发表了一篇最新进展,美国一团队新的研发了一种AI深度自学模型,他们使用42290张CT扫瞄图像展开训练,以便使人工智能在无人类参予的情况下,预测肺结节的恶性程度。结果找到,在6716个测试病例中,该人工智能系统需要以94%的准确率,找到大于的恶性肺结节。在无先前CT扫瞄图像的情况下,该系统的展现出打破所有6位放射医学专家,而在有先前CT扫瞄图像的情况下,两者展现出不相上下。

而在中国,AI某种程度倍受注目。2018年11月的百度世界大会以人工智能AI为主题,其中关于AI医疗方面的内容在医疗行业引发了不少注目。

在大会上,中山眼科中心的主任、院长刘奕志教授和百度CEO李彦宏一起,展出了他们合作开发的一款AI眼底筛查一体机。据刘教授讲解,目前在中国有的患者大约有8千多万,这些眼底病到了晚期很多都会失聪。只不过如果这些疾病需要早期找到,很多失聪是可以防止的。但是在我们国家,眼科医生主要集中于在大城市的医院,基层和社区医院里面的医生很少。

AI眼底筛查一体机不仅可以减轻基层专科医生紧缺的问题,还可以大大减低大城市眼科医生的工作压力。这些年,AI的进展显然惊人我们的想象。

从现有的报导来看,“AI临床战胜医生”的报导更加多见于媒体与医学杂志。随之而来的一个问题放在我们面前:AI需要代替人类辨别吗?或者说,AI能否代替医生?市第一妇婴保健院院长段涛曾预测,未来AI也许不会再行代替一部分医生的工作。

段涛院长说道:人工智能不是万能的,但是它的确不会在某些学科和领域多达人类的能力,代替医生的工作甚至是几乎代替医生。如果用作临床疾病或者是辨别肾功能的数据或者图像是可以标准化,分析、结构化的话,基本上是可以用人工智能来已完成的,在奠定算法以后,可以让机器大大的自学和累积,逐步完善,最后不会战胜人类的。从目前的应用于来看,人工智能应用于较为好的领域是皮肤科、病理科和影像科。

前面提及的“AI临床战胜医生”的几则报导中都提及了“深度自学”模型,AI如果想代替医生,必定必须优化提高算法,完备“深度自学”模型,那么,以“深度自学”模型搭起的大数据临床平台知道不会那么靠谱吗?2019年3月Science杂志公开发表了一篇评论性文章,其中认为,不看起来药品或者其它医药设备,机器学习为内核的算法并非一个逻辑确认的系统,里面涵括了上千个相互涉及的指标,也不会根据训练数据的有所不同产生有所不同的效果,到底否不存在确凿无疑、让人百分百信服的因果联系,很难说清。而治病救人的医学,才是最必须平稳且可反复的证据承托。有医生回应,AI可以辅助医生工作,利用大数据和AI,医生可以得出可信的临床和化疗方案,由此可大大提高医务工作者的工作效率与准确率。AI能否代替医生,网友怎么看?。


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