credit: 銳景創(chuàng)意
澳大利亞阿德萊德大學的研究人員開發(fā)了一款能夠預測病人剩余壽命的人工智能。就預測哪些病人會在五年內(nèi)死亡而言，這臺機器準得驚人。官方數(shù)據(jù)顯示，其準確率達69%，這可以和受訓的腫瘤學家相提并論。研究人員表示，升級版本更厲害。
為訓練機器識別出影響壽命的模式，科學家提供了48位病人的胸部放射掃描圖像。機器以“深度學習”為基礎——這是一種機器學習技術，采用模擬人類大腦運作方式的神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習。
流行病學家Lyle Palmer表示，他們之所以采取這種方式，是因為放射掃描圖像是一種很棒的資源。機器算法獲得越多數(shù)據(jù)，其結果就越可靠——好比對人類而言，經(jīng)驗對正確判斷很重要。每家大醫(yī)院每年都會拍攝數(shù)十萬張放射掃描圖像。如今，大多數(shù)圖像都是經(jīng)過標準化與數(shù)字化，因此獲得機器能夠識別的圖像數(shù)據(jù)非常方便。此外，許多圖像都含有少許人類無法解讀的信息，但機器不僅能夠解讀，而且?guī)缀跄芡瑫r處理數(shù)千個例子。
在這項研究中，科學家采用“深度學習”技術，探索胸部CT掃描圖像中“隱藏”的特征和模式——這是人類專家都難以破譯的內(nèi)容。研究人員希望這項技術將來能夠用于預測慢性疾病，在出現(xiàn)明顯癥狀之前預測出糖尿病、心臟病、癌癥等。
作為概念的原則證明，研究人員先查看了最簡單的結果——5年死亡率。研究人員將機器結果與人類醫(yī)生進行對比，發(fā)現(xiàn)兩者準確率相似，為65%-75%。添加更多預測信息(如年齡、性別)很可能會提升準確度。
事實上，在論文發(fā)表之后，他們又取得了更棒的結果。如今，在預測5年死亡率上，機器準確率已達80%，遠優(yōu)于人類醫(yī)生的水平。目前，研究人員正在琢磨如何將此信息應用于臨床。
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