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    人工智能是如何推動醫(yī)學(xué)發(fā)展的

    在醫(yī)藥和醫(yī)療人工智能的應(yīng)用可以幫助慢性病患者的護(hù)理軌跡的優(yōu)化;它可以建議對復(fù)雜疾病的精確治療。此外,算法可以提高受試者進(jìn)入臨床試驗的人數(shù),從而導(dǎo)致產(chǎn)生更有效的藥物。

    為了展示該技術(shù),研究了應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的三個人工智能示例。

    AI用于肺癌檢測

    科學(xué)公司德雷珀(Draper)已啟動一項旨在使人工智能系統(tǒng)更好地檢測肺癌警告信號的程序。這是通過評估醫(yī)學(xué)圖像。引起這一關(guān)注的原因是由于與肺癌相關(guān)的高死亡率,以及及早發(fā)現(xiàn)該疾病的復(fù)雜性?;加蟹伟┑拇蠖鄶?shù)癥狀只有在疾病發(fā)展時才會顯現(xiàn)出來,從而使治療變得困難。

    正如PharmaceuticalPhorum所討論的那樣,Draper研究涉及通過評估CT掃描的二維圖像,應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來改善臨床決策。這是為了幫助放射科醫(yī)生檢查圖像上的可疑區(qū)域。

    開發(fā)中的技術(shù)使用三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對看起來可疑的掃描區(qū)域進(jìn)行分類,并計算決策的統(tǒng)計置信度。

    該技術(shù)已提交給《IEEE Transactions on Medical Imaging》雜志,該論文的標(biāo)題為“用于通過低劑量CT掃描檢測和診斷肺癌的3D概率深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)”。

    該應(yīng)用程序是證明人工智能在診斷方面與人類醫(yī)師一樣可靠的最新步驟。

    世界上第一個使用AI生產(chǎn)的藥物

    英國藥物發(fā)現(xiàn)公司Exscientia生產(chǎn)了第一批借助人工智能生產(chǎn)的精密工程藥物。該藥現(xiàn)在準(zhǔn)備開始臨床試驗。

    開發(fā)新藥的典型時間是五年;就Exscientia項目而言,該過程僅用了12個月。通過對350種合成化合物的分析,通過專門開發(fā)的算法從2500種化合物中分離出了檢測出的用于該藥物的化合物。

    Exscientia首席執(zhí)行官安德魯·霍普金斯(Andrew Hopkins)在一份聲明中說:“這與使用AI改變藥物用途非常不同。這樣的成功故事將為我們提供確鑿的證據(jù),證明AI確實將發(fā)揮其變革潛力。”

    霍普金斯補(bǔ)充說:“我們相信使用AI創(chuàng)建的DSP-1181進(jìn)入臨床研究是藥物發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵里程碑。”

    這是新聞報道,這是研發(fā)組織Deep Genomics首次部署人工智能來選擇治療藥物候選者。

    評估血糖水平

    一個研究小組已經(jīng)建立了一個人工智能系統(tǒng),以通過心電圖讀數(shù)(用于低血糖檢測)檢測低血糖水平。這種方法消除了對血液測試的需要。該方法對于糖尿病的檢測是有效的。

    心電圖讀數(shù)是從可穿戴傳感器獲得的。試驗顯示該方法具有82%的可靠性,并且有可能完全消除有創(chuàng)手指刺測試。

    人工智能掃描一個明顯的心電圖波形,該波形表明出現(xiàn)了降血糖反應(yīng)。通過針對每個患者自己的讀數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練的算法來內(nèi)置有效性。因此系統(tǒng)尋找獨特的模式。

    這項研究已經(jīng)發(fā)表在《科學(xué)報告》雜志上,該論文的標(biāo)題為“精確醫(yī)學(xué)和人工智能:基于ECG的用于降血糖事件檢測的深度學(xué)習(xí)的初步研究”。

    基礎(chǔ)科學(xué)

    本文是《數(shù)字雜志》常規(guī)“基本科學(xué)”專欄的一部分。蒂姆·桑德勒(Tim Sandle)每周都會探討一個主題性且重要的科學(xué)問題。

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