人工智能可預測人一年內死亡風險 人工智能在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)有哪些應用?

• 2019年11月13日 HeMengQin來源：科技日報 855 52
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11日報道，美國科學家的一項新研究稱，人工智能(AI)可以通過查看某人的心臟測試結果，預測其一年之內死亡的風險——即便醫(yī)生認為他們正常。但AI如何擁有這項“特異功能”仍是未解之謎。

人工智能可預測人一年內死亡風險

近年來，AI技術越來越貼近我們的生活，AI在醫(yī)學領域的應用非常廣泛，你相信AI能夠預測人一年內死亡風險嗎?11日報道，美國科學家的一項新研究稱，人工智能(AI)可以通過查看某人的心臟測試結果，預測其一年之內死亡的風險——即便醫(yī)生認為他們正常。但AI如何擁有這項“特異功能”仍是未解之謎。

通過分析心臟測試結果

在此研究中，醫(yī)療保健服務提供商蓋辛格公司的布蘭登·佛恩沃爾特及同事讓AI檢查了約40萬人的177萬例心電圖(ECG)，以預測未來一年內誰的死亡風險更高。

為了做到這一點，該團隊訓練了兩種版本的AI：一種AI僅被“喂食”原始ECG數(shù)據(jù)，其可隨時間測量出電壓;另一種AI則被“喂食”了ECG以及患者的年齡和性別數(shù)據(jù)。研究人員使用名為“AUC”的指標來衡量這兩種AI的性能，該指標可以描述模型各方面的表現(xiàn)，區(qū)別一年內可能死亡患者和幸存患者。

結果表明，AI的得分始終高于0.85分(滿分為1分，得分為0.5表示兩種AI之間沒有區(qū)別);而醫(yī)生目前使用的風險評分模型的AUC的得分介于0.65—0.8之間。

人工智能(AI)

人工智能，亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠實現(xiàn)，以及如何實現(xiàn)。人工智能于一般教材中的定義領域是“智能主體(intelligent agent)的研究與設計”，智能主體指一個可以觀察周遭環(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。人工智能的研究是高度技術性和專業(yè)的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。

AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規(guī)劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等。當前有大量的工具應用了人工智能，其中包括搜索和數(shù)學優(yōu)化、邏輯推演。而基于仿生學、認知心理學，以及基于概率論和經(jīng)濟學的算法等等也在逐步探索當中。 思維來源于大腦，而思維控制行為，行為需要意志去實現(xiàn)，而思維又是對所有數(shù)據(jù)采集的整理，相當于數(shù)據(jù)庫，所以人工智能最后會演變?yōu)闄C器替換人類。

人工智能在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)五大應用：

隨著社會進步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對于提升醫(yī)療技術、延長人類壽命、增強健康的需求也更加急迫。目前人工智能技術在醫(yī)療領域的應用主要集中于以下五個領域：

(一)醫(yī)療機器人

機器人技術在醫(yī)療領域的應用并不少見，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫(yī)療保健機器人輔助醫(yī)護人員的工作等 。目前實踐中的醫(yī)療機器人主要有兩種：

1、能夠讀取人體神經(jīng)信號的可穿戴型機器人，也成為“智能外骨骼”;

2、能夠承擔手術或醫(yī)療保健功能的機器人，以IBM開發(fā)的達·芬奇手術系統(tǒng)為典型代表。

(二)智能藥物研發(fā)

智能藥物研發(fā)是指將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數(shù)據(jù)分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。

人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發(fā)也發(fā)揮了重要的作用。

(三)智能診療

智能診療就是將人工智能技術用于輔助診療中，讓計算機“學習”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫(yī)療領域最重要、也最核心的應用場景。

(四)智能影像識別

智能醫(yī)學影像是將人工智能技術應用在醫(yī)學影像的診斷上。人工智能在醫(yī)學影像應用主要分為兩部分： 一是圖像識別，應用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學習，應用于學習和分析環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

(五)智能健康管理

智能健康管理是將人工智能技術應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫(yī)學的健康管理。

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