credit: 銳景創(chuàng)意
澳大利亞阿德萊德大學(xué)的研究人員開發(fā)了一款能夠預(yù)測(cè)病人剩余壽命的人工智能。就預(yù)測(cè)哪些病人會(huì)在五年內(nèi)死亡而言，這臺(tái)機(jī)器準(zhǔn)得驚人。官方數(shù)據(jù)顯示，其準(zhǔn)確率達(dá)69%，這可以和受訓(xùn)的腫瘤學(xué)家相提并論。研究人員表示，升級(jí)版本更厲害。
為訓(xùn)練機(jī)器識(shí)別出影響壽命的模式，科學(xué)家提供了48位病人的胸部放射掃描圖像。機(jī)器以“深度學(xué)習(xí)”為基礎(chǔ)——這是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，采用模擬人類大腦運(yùn)作方式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
流行病學(xué)家Lyle Palmer表示，他們之所以采取這種方式，是因?yàn)榉派鋻呙鑸D像是一種很棒的資源。機(jī)器算法獲得越多數(shù)據(jù)，其結(jié)果就越可靠——好比對(duì)人類而言，經(jīng)驗(yàn)對(duì)正確判斷很重要。每家大醫(yī)院每年都會(huì)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(biāo)準(zhǔn)化與數(shù)字化，因此獲得機(jī)器能夠識(shí)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(jī)器不僅能夠解讀，而且?guī)缀跄芡瑫r(shí)處理數(shù)千個(gè)例子。
在這項(xiàng)研究中，科學(xué)家采用“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)，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(xiàng)技術(shù)將來能夠用于預(yù)測(cè)慢性疾病，在出現(xiàn)明顯癥狀之前預(yù)測(cè)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(jiǎn)單的結(jié)果——5年死亡率。研究人員將機(jī)器結(jié)果與人類醫(yī)生進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)兩者準(zhǔn)確率相似，為65%-75%。添加更多預(yù)測(cè)信息(如年齡、性別)很可能會(huì)提升準(zhǔn)確度。
事實(shí)上，在論文發(fā)表之后，他們又取得了更棒的結(jié)果。如今，在預(yù)測(cè)5年死亡率上，機(jī)器準(zhǔn)確率已達(dá)80%，遠(yuǎn)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(yīng)用于臨床。
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