导读:文/陈根 中医诊断,讲究望闻问切,其中望首当其冲。作为诊断的第一步,医生对病人的神、色、形、态、舌象等进行观察,初步大致判断病变情况。事实上,现代医学在诊断方法上有着异曲同工之妙,只不过望的手段更数据化,望的结果也更精准,人工智能的长足发展…
文/陈根
中医诊断,讲究望闻问切,其中“望”首当其冲。作为诊断的第一步,医生对病人的神、色、形、态、舌象等进行观察,初步大致判断病变情况。事实上,现代医学在诊断方法上有着异曲同工之妙,只不过“望”的手段更数据化,“望”的结果也更精准,人工智能的长足发展更是将医疗影像的“望”更上了一层楼。
人工智能正在对医学成像领域深度渗透,这已是业内共识。2019WAIC世界人工智能大会上,中国工程院院士范云鹤表示,在甲状腺癌识诊上,医生的平均阅片时间为45分钟、准确率为74.46%,而人工智能的平均阅片时间1分36秒、准确率90%。
而人工智能在医学成像领域的研究还不止步于此,近期,在国际期刊《自然》的子刊上,发表了一项英国TRACERx肺癌研究计划的成果:科学家们利用人工智能手段,绘制了肺腺癌中免疫细胞的空间位置图谱,可以根据免疫细胞浸润出的“冷区”和“热区”,预测患者的癌症复发风险。
这个最新的人工智能阅片,把100例患者的多区域外显子组和RNA测序(RNA-seq)数据,与免疫细胞分布的空间组织学信息进行了整合,成功经受了970例肺腺癌患者的队列验证。
这项研究为临床区分复发高危的癌症患者提供了全新的手段,也为分析癌细胞的免疫逃逸提供了新视角,不过研究团队也表示,这项技术还处于早期阶段,临床应用还需要时日,但这也给我们看到了人工智能应用于医学影像的更多可能。
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