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人工智能在疾病诊断中实现近乎完美的性能

发布日期:2021-07-17 15:17:46浏览量:43

在过去的一个世纪里,病理学家在很大程度上以相同的方式诊断疾病,通过在显微镜下手动查看图像以发现任何问题或疾病的发展。新研究表明,计算机可以帮助医生提高诊断的准确性,并显着改变诊断和监测癌症等疾病的方式。

人工智能注入方法是由贝斯以色列女执事医疗中心 (BOIDMC) 和哈佛医学院 (HMS) 的研究人员创建的。最近开发的人工智能旨在让计算机解释病理图像,其长期目标是创建人工智能驱动系统,使病理诊断更加准确和高效。该方法基于深度学习,这是一种用于包括图像和语音识别在内的一系列应用的机器学习算法。该方法本质上是通过构建多层人工神经网络,教会机器如何解释在现实生活数据中观察到的复杂模式和结构。这个过程被认为与大脑新皮层内神经元层中发生的学习过程相似,大脑新皮层是思维发生的区域。

该团队已经制造并训练了人工智能系统,以基于深度多层卷积网络区分癌性肿瘤区域和正常区域。确定肿瘤的存在或不存在是病理学家经常执行的一项常规且关键的任务。在传统方法下,试图通过显微镜通过数百万次正常调用来发现异常可能被证明是一项繁琐而费力的任务。当机器被指示去发现类似的任务时,准确率为 92%,这几乎与人类医生的成功率相匹配,后者的准确率为 96%。

当人工智能技术和病理学家结合时,准确率结果达到了惊人的 99.5%,从而大大减少了患者的诊断错误。结果超出了预期,计算机几乎与病理学家的技能和准确性相匹配,对进一步发展和未来医学工程的影响可能会被证明是令人兴奋的事情。

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