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焦點(diǎn)日?qǐng)?bào):診斷阿爾茨海默癥將成AI下一突破口,研究:AI檢測(cè)準(zhǔn)確率超90% 2023-03-08 10:43:17  來(lái)源:36氪

最近,OpenAI、微軟、谷歌等公司開(kāi)發(fā)的人工智能(AI)搜索引擎占據(jù)了大部分頭條,這些AI工具的出現(xiàn)似乎打算顛覆我們的生活和工作方式。

近年來(lái),人工智能在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用也在逐步增多,尤其是在診斷疾病方面?,F(xiàn)在越來(lái)越多的醫(yī)生開(kāi)始依賴于深度學(xué)習(xí)技術(shù)(Deep Learning),一種模仿人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

該技術(shù)可以像人腦一樣學(xué)習(xí),在醫(yī)學(xué)方面能幫助檢測(cè)一些容易被忽略的危險(xiǎn)疾病,如癌癥、心臟病、甚至是無(wú)癥狀的新冠病例。


(資料圖片)

一項(xiàng)最新的研究表明,人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能是診斷阿爾茨海默氏癥。

準(zhǔn)確率高達(dá)90%

阿爾茲海默氏癥會(huì)導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)的認(rèn)知能力下降和癡呆。自該疾病被發(fā)現(xiàn)以來(lái)的一個(gè)世紀(jì)里,醫(yī)學(xué)研究人員一直未能找到治療方法和可靠的早期檢測(cè)方法。

上周四(3月2日)發(fā)表在國(guó)際著名科學(xué)期刊PLOS ONE上的一篇研究文章表明,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在阿爾茨海默氏癥診斷中比未經(jīng)訓(xùn)練的AI模型更加準(zhǔn)確,而且該技術(shù)能夠排除一些干擾診斷的因素,如年齡。

馬薩諸塞州綜合醫(yī)院(Massachusetts General Hospital)的研究人員測(cè)試了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在阿爾茨海默氏癥檢測(cè)中的應(yīng)用。研究人員首先采用數(shù)萬(wàn)張人腦掃描圖像訓(xùn)練了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,這些人部分患有阿爾茲海默氏癥,部分沒(méi)有。

隨后,研究人員將該深度學(xué)習(xí)模型用于臨床診斷。

結(jié)果顯示,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別阿爾茨海默氏癥的準(zhǔn)確率達(dá)到90.2%,相比之下,沒(méi)有接受過(guò)變量訓(xùn)練的、更簡(jiǎn)單的人工智能模型的診斷準(zhǔn)確率要低大約5個(gè)百分點(diǎn)。

馬薩諸塞州綜合醫(yī)院的研究員Matthew Leming指出,“我們的研究結(jié)果具有跨地點(diǎn)、跨時(shí)間、跨人群的普遍性,為這種AI診斷技術(shù)的臨床應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的證據(jù)。”

值得一提的是,90%的準(zhǔn)確率還遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人類得出的臨床檢出率。根據(jù)2017年美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院(NIH)公布的一項(xiàng)研究,人類得出的臨床檢出率僅為77%。

誤診帶來(lái)的損失

美國(guó)衛(wèi)生與公眾服務(wù)部去年12月的一項(xiàng)研究顯示,美國(guó)每年有700多萬(wàn)人被誤診。近300萬(wàn)急診室患者因誤診而遭受不良影響,超過(guò)37萬(wàn)人遭受永久性殘疾或死亡。

據(jù)非營(yíng)利組織“改善醫(yī)學(xué)診斷協(xié)會(huì)(Society to Improve Diagnosis in Medicine)”稱,誤診也是一種經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。該協(xié)會(huì)預(yù)計(jì),誤診、錯(cuò)誤治療、以及由此引發(fā)的醫(yī)療事故訴訟每年將造成約1000億美元的額外支出。

醫(yī)生們也認(rèn)為,人工智能在改善診斷技術(shù)方面有著巨大的前景,盡管在醫(yī)學(xué)研究中也出現(xiàn)了許多與人工智能有關(guān)的問(wèn)題,比如可能會(huì)出現(xiàn)事實(shí)錯(cuò)誤和種族偏見(jiàn)。

去年1月發(fā)表在美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院(NIH)上的一篇關(guān)于AI技術(shù)在醫(yī)療診斷方面的文獻(xiàn)綜述發(fā)現(xiàn),人工智能在癌癥、糖尿病和阿爾茨海默氏癥診斷等領(lǐng)域都有前景。不過(guò)該文章建議建議進(jìn)一步研究以提高AI的識(shí)別準(zhǔn)確性。

病癥預(yù)測(cè)更加困難

到目前為止,阿爾茨海默氏癥是最難預(yù)測(cè)和診斷的疾病之一。它是老年人中最常見(jiàn)的一種癡呆癥,全世界約有4400萬(wàn)患者。

不過(guò),這只是與癡呆癥相關(guān)的眾多疾病的一種形式,所以很多其他癡呆癥很容易被誤診為阿爾茨海默氏癥。

2017年,美國(guó)醫(yī)學(xué)網(wǎng)站《Medscape》上的一項(xiàng)針對(duì)900多人的研究發(fā)現(xiàn),多達(dá)四分之一的阿爾茨海默病患者被誤診,誤診為假陽(yáng)性或假陰性的比例大致相同。

阿爾茨海默氏癥很容易和路易體癡呆、額顳葉癡呆混淆。根據(jù)美國(guó)神經(jīng)病學(xué)學(xué)會(huì)(AAN)的說(shuō)法,誤診的概率隨著年齡的增長(zhǎng)而增加,阿爾茨海默氏病和其他癡呆疾病在老年群體中很容易被搞混。

相對(duì)于診斷,預(yù)測(cè)則更加困難。阿爾茨海默氏癥幾乎沒(méi)有可靠的早期篩查模型,大多數(shù)病例是在腦損傷癥狀開(kāi)始出現(xiàn)后才被診斷出來(lái)的。

此次馬薩諸塞州綜合醫(yī)院的研究并沒(méi)有涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)是否有助于阿爾茨海默氏癥的預(yù)測(cè)。不過(guò)仍有不少其他研究人員認(rèn)為,AI或許能夠在這方面發(fā)揮重要作用。

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