[新闻] 人工智能视觉应用于医疗保健

楼主: zxcvxx (zxcvxx)   2018-11-06 11:48:38
人工智能视觉应用于医疗保健
http://bit.ly/2OcOpuE
勤业众信(Deloitte)与经济学人研究指出,全球医疗保健(Healthcare)支出规模估计在
2020年应该可达到8兆7千3百亿美金,而InkWood Research评估2016年以人工智能(AI)技
术应用在医疗保健中产业规模约12亿美金。
在医疗场域中,病理检验专科医师每天分析各种影像与整合判断,例如:
分类任务:从MRI脑部扫描影像判断是否为出血性中风?
辨识定位:超音波影像中肾脏在哪里?
扫描侦测:肺部CT扫描影像中所有的肿瘤?
圈选区块:肺肿瘤患者是否应该进行手术,如果是,切除范围应该是多少?
在单纯面对影像辨识时,医师像挑战“威利在哪里”(Where's Wally?),在大片影像中找
出特定形体。
人工智能下的分支领域:深度学习(deep learning),发展在1980年代遭遇瓶颈,直到
2012年多伦多大学AlexNet的深度网络结构获得重大突破后,影像辨识技术逐渐成熟,
2018年Google DeepMind以更优化网络,与英国眼科医院合作标注上万份视网膜扫描影像
中的病变区,训练的AI能正确辨识青光眼等疾病,早期测试错误率低于人类医师,排定计
画用于临床治疗。在医疗场域累积大量影像与AI视觉技术进步下,两者结合成近年热门研
究主题。
对于当前医疗保健产业,形成值得关注的核心议题:
有什么型态的AI视觉应用?
驱动什么具体的成果?
有以下4种形态的AI应用在医疗保健产业中:
1.诊断决策支援
MaxQ AI 提供设备和AI影像识别软件,协助医师找出脑部扫描中罕见异常,辅助在人眼观
察影像时,因感知误差而未被注意到的状况。
微软InnerEye让医师上传病人三维的X光扫描影像,显示可能是肿瘤或其他异常区域,让
医师更进一步观察这些部分。微软强调工具不是取代医师而是协助诊断,让原本由医师人
眼观察数小时,到由AI辨识缩短至数十分钟,即得到更精确诊断。InnerEye已通过FDA认
证。
2.减少临床试验的损耗
AiCure透过AI视觉与数据分析提供完整解决方案:建立病患、疾病和治疗处方之间联系,
用APP与影像辨识来确认病患摄取处方药,协助药物研究人员监测病患对处方的依从性,
减少病患中途脱离临床试验过程。
3.医疗影像
Arterys 4D Flow可在MRI扫描患者心脏后,显示3D模拟的心脏影像,让医师更加真实地了
解患者心脏状况,而无需耗时进行高风险的侵入性手术。透过上传未标记的患者扫描影像
,算法能够判断患者心脏是否健康或功能失调。Arterys 4D Flow已通过FDA认证。
4.手术
Gauss Triton让医师拍摄上传血淋淋的手术海绵影像与抽吸罐收集的失血,以视觉和重量
分析,让医生在手术过程即时监控失血状况,内部研究显示相较于没有使用工具,在剖腹
产时使用可以较少的血液产品在患者身上。此外,其住院时间也较短。Triton已通过FDA
认证。
目前最可行AI视觉应用还是在放射医学,其解决方案通常协助医师从X光、MR、CT扫描诊
断疾病和病症。而确认AI解决方案的关键之一,是拥有资讯科学或机器学习博士的高阶管
理者,还有能掌握大量影像资料与医学专业标注能力也是关键。在不久的将来,会有更多
医疗保健领域使用AI影像识别,协助医师在重复且容易造成感知误判下的辨识决策,还给
医师有更多时间建立良好的医病关系与整合分析研究。
作者: Kendai (ShouldIStayOrShouldIGo)   2018-11-06 13:46:00
误判阴性的状况最危险,但很多是来源影像就不足以判别
作者: yytseng (yytseng)   2018-11-06 13:08:00
AI犯错是因为看的病例太少,如果像阿法狗一样就少犯错
作者: michaelgodtw (可爱书生宝宝)   2018-11-06 13:06:00
这也吵过了,靠人工智能也会有错,只能处理好一般的病
作者: yytseng (yytseng)   2018-11-06 13:02:00
AI取代医生真的很迫切需要,连张俊彦都被误诊,何况平民最近亲人走了,才知道照正子和诊断根本两回事医生有专业,但盲区就在专业,人是一个身体不是分科的跟台大医的同学详谈才知道,医生其实都很茫然装懂
作者: ice80712 (我很有事)   2018-11-06 13:54:00
阿法狗可以自我比赛增强学习 医疗?
作者: j0958322080 (Tidus)   2018-11-06 14:00:00
医疗也可以啊,楼上这样问一看就知道不懂算法
作者: gomi (勾亿郎)   2018-11-06 14:15:00
AI判断图片吧 大量训练后比人准确快速
作者: dati (水脑)   2018-11-06 15:09:00
AI 来做医疗发展问题不在技术,在于资料和权责
作者: bluezoo   2018-11-06 15:56:00
看清楚内文写的,工具不是取代医师而是协助诊断
作者: qoo60606 (凛)   2018-11-06 18:14:00
看片这块迟早会被影像辨识取代的
作者: Taiwanbiru   2018-11-06 18:18:00
自动驾驶都无法取代驾驶了 影像辨识取代诊断更不可能没有什么协助诊断这种事 如果只是单纯协助诊断 那医师不就多了一件事情? 要去判断AI辅助究竟是否真假?
作者: kero961240 (阿哲)   2018-11-06 19:48:00
影像辨识很难超越医生吧,说超越的AI 判断图片是很快,但有时很没用
作者: j0958322080 (Tidus)   2018-11-06 22:01:00
AI多数时候只是给你建议而已
作者: lovebridget (= =")   2018-11-06 23:16:00
多数医生价值在那块牌 跟能力无关 AI能挂牌吗?一家诊所买一台就能开业 医生就被取代 其他都是屁话
作者: gilingking (精灵游侠)   2018-11-07 00:21:00
AI用在医疗上有一些问题像责任 也要克服数据库的问题而且靠AI也不可能百分之百正确的 最多就只是辅助
作者: yytseng (yytseng)   2018-11-07 11:06:00
看得出来各位对医生信赖感>>AI,不过经历这几年我看破了我同学很多医生,家里也有人当医生,医生有limitation这是Engineer的客套话,讲难听点就是人不如电脑就像阿法狗打败人之前大家都觉得棋王一定赢如果以我们tape out的验证严谨度来看,医生诊断大概就50%负责任?如果医生不敢给你看病历写一堆废言,跟政治人87像你们有遇过看骨科长骨刺开软便剂的台大医生吗?肺癌看成心血管疾病,这些种种只有经历过的人才能理解AI看病一开始不会要负什么法律责任,以后法律也可能改科技在进步,飞机自动飞,汽车自动开,很多职业也会改变什么100%保证各位别幻想了,看开一点活比较久...
作者: realsher (realer)   2018-11-07 11:33:00
"AI看病一开始不会要负什么法律责任" 谁说的?医学相对工程是更贴近"人"的科学,伦理道德问题最后还是人要负责。
作者: yytseng (yytseng)   2018-11-07 13:25:00
开飞机电车都自动驾驶,还是要配驾驶员啊,凡事都循序渐进的,很难懂?别把什么都推给法律,那科技进展就是不断的挑战法律,只有保守法匠才怕AI,因为最该被取代的就是执法司法人员开车开启ACC结果驾驶睡觉发生车祸,是谁的错?
作者: realsher (realer)   2018-11-07 14:19:00
没很难懂阿,你的举例已经证明了没有取代---驾驶员你如果说部分医检师会被取代还合理,医生工作只看影像?
作者: yytseng (yytseng)   2018-11-07 15:22:00
难懂就不为难你了,到大医院多看几次病多做几次CT就懂
作者: realsher (realer)   2018-11-07 15:50:00
做CT次数可能没你多。且已经说不难懂了,跟你沟通比较难对了,目前在医疗器材公司上班,同事在做医学影像AI运用有人就是那种街坊邻居说自己"久病成良医"的人,自以为懂
作者: yytseng (yytseng)   2018-11-07 15:58:00
难怪了,医生都期待AI来帮忙,而卖医疗器材的业务反而要靠关系来吃饭...
作者: realsher (realer)   2018-11-07 16:08:00
我不是业务XD且敝司的目标就是希望我们的影像能做诊断然后同意你说医生都期待AI帮忙,他们都蛮愿意帮建数据库但你觉得他们要的是帮自己的? 还是取代他们的?顺带一提,之前新闻眼科疾病AI判别已经比医生准了所以你觉得眼科医生会失业吗?
作者: yytseng (yytseng)   2018-11-07 16:34:00
所以你觉得眼科医师就懂其他部位引起的眼病?你遇过会诊吗?你看过五六个医生打模糊仗互推责任吗?医生专科就是最大的limitation,取代的不是一个医生,而是在病灶初期大大的填补limitation
作者: realsher (realer)   2018-11-07 16:40:00
你这边说的我认同阿,打迷糊互推责任我也相信一定有从头到尾我不认同的只有"医生"被AI取代,如果你的意思是部分"医师功能"被取代,我也认同阿我没怀疑过AI能力,但"医学"这件事有太多"人因"重于技术
作者: hmsDEBBIE (*黛比*)   2018-11-07 18:27:00
纯AI影像辨识顶多“辅助”医师诊断,要完全“取代”医师,光是FDA法规...还有很长的路要走

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