在診斷腦動脈瘤時(shí),醫(yī)生很快就會從人工智能工具中獲得一些幫助-腦部血管中的凸起會滲漏或破裂,可能導(dǎo)致中風(fēng),腦部損傷或死亡。
由斯坦福大學(xué)研究人員開發(fā)的AI工具在6月7日于JAMA Network Open上發(fā)表的一篇論文中進(jìn)行了詳細(xì)介紹,該工具突出顯示了可能包含動脈瘤的腦部掃描區(qū)域。
斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)專業(yè)研究生,論文的第一作者,作者艾里森·帕克(Allison Park)表示:“人們對機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中如何真正發(fā)揮作用感到非常擔(dān)憂。“這項(xiàng)研究是人類在人工智能工具的幫助下如何繼續(xù)參與診斷過程的一個(gè)例子。”
該工具基于稱為HeadXNet的算法構(gòu)建,提高了臨床醫(yī)生正確識別動脈瘤的能力,其水平相當(dāng)于在100次包含動脈瘤的掃描中又發(fā)現(xiàn)了六個(gè)動脈瘤。它還提高了口譯臨床醫(yī)生之間的共識。盡管HeadXNet在這些實(shí)驗(yàn)中的成功是有希望的,但在機(jī)器學(xué)習(xí),放射學(xué)和神經(jīng)外科領(lǐng)域具有專業(yè)知識的研究人員團(tuán)隊(duì)告誡,在給定的實(shí)時(shí)臨床部署之前,需要進(jìn)一步研究以評估AI工具的通用性不同醫(yī)院中心在掃描儀硬件和成像協(xié)議方面的差異。研究人員計(jì)劃通過多中心協(xié)作解決此類問題。
梳理大腦掃描以發(fā)現(xiàn)動脈瘤的跡象可能意味著滾動瀏覽數(shù)百張圖像。動脈瘤的大小和形狀多種多樣,并且以難以捉摸的角度膨脹-有些像在電影般的連續(xù)圖像中只是一閃而過。
該論文的共同作者,放射學(xué)副教授克里斯汀·楊(Kristen Yeom)說:“尋找動脈瘤是放射學(xué)家最費(fèi)力,最關(guān)鍵的任務(wù)之一。” “鑒于復(fù)雜的神經(jīng)血管解剖結(jié)構(gòu)固有的挑戰(zhàn)以及動脈瘤遺漏的潛在致命后果,這促使我將計(jì)算機(jī)科學(xué)和視覺技術(shù)的進(jìn)步應(yīng)用于神經(jīng)影像學(xué)。”
Yeom將這個(gè)想法帶入了由斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)小組(Stanford‘s Machine Learning Group)運(yùn)營的AI for Healthcare Bootcamp,該小組由計(jì)算機(jī)科學(xué)兼職教授,論文的共同資深作者Andrew Ng領(lǐng)導(dǎo)。面臨的主要挑戰(zhàn)是創(chuàng)建一種人工智能工具,該工具可以準(zhǔn)確處理這些大堆3D圖像并補(bǔ)充臨床診斷實(shí)踐。
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