盘点：人工智能医疗带给人类的惊喜
2016-09-10 MedSci MedSci原创
人工智能建立智慧医疗，助力保障人类健康。目前，人工智能医疗的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。谷歌则正在开发一款智能隐形眼镜，旨在通过泪液测量血糖水平。相较于目前大部分人工智能技术在具体疾病诊疗中的应用，硅谷一家创业公司则一直想将人工智能带入医疗咨询行业，用聊天机器人来给用户提供医疗健康的专业咨询。科技的最终目的是为了更好地服务人类生活，下文梅斯医学小编为大家盘点人工智能医疗的研
人工智能建立智慧医疗，助力保障人类健康。目前，人工智能医疗的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。
谷歌则正在开发一款智能隐形眼镜，旨在通过泪液测量血糖水平。相较于目前大部分人工智能技术在具体疾病诊疗中的应用，硅谷一家创业公司则一直想将人工智能带入医疗咨询行业，用聊天机器人来给用户提供医疗健康的专业咨询。
科技的最终目的是为了更好地服务人类生活，下文梅斯医学小编为大家盘点人工智能医疗的研究成果。
【1】斯坦福人工智能突破：结构递归神经网络用于 时空领域图像中的深度学习
虽然相当适合用来进行序列建模，但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构，所以我们思考从这方面进行提高。在解决现实世界中的高阶直觉计算方面，时空领域图像是一个相当流行的工具。在文中，我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络的方法。我们开发了一种可随意扩展时空图像的办法，这是一种正反馈、差异化高、可同步训练的RNN混合网络。这种方法是通用的，通过一系列设定好的步骤可以将任意时空图像进行转化。这种估值计算能解决一系列不同的问题，从人类运动建模到物体迭代，比目前最佳的解决方案还要好一大截。我们希望这种通过高阶时空图像和递归神经网络的方法能够提供新的解决方案。
本文提出了一个通用的原则性方法，用来结合高层次时空图和序列成功建模RNNs。我们利用因子图，和因子共享以获得一个RNN混合物。它是可扩展的，并且适用于任何st图问题的表达。我们的RNN混合在底层的st图中,捕获了丰富的相互作用。而且在三个不同的时空问题中，我们的S-RNN表现了出显著的改善：(i) 人类行为模拟。（ii）人类-物体相互作用。（iii）司机行动预测。我们通过可视化记忆细胞，展示S-RNN学习特定语义子运动，并且通过生成新的人类行为，展示其模块化。（文章详见--斯坦福人工智能突破：结构递归神经网络用于 时空领域图像中的深度学习）
【2】人工智能有助于提高乳腺癌确诊率
癌症一直在人类健康史上拖下长长的阴影，迟迟没有暴露自己的软肋。现在，人类似乎借助 AI 技术发现了一些端倪。
最近在国际生物医学成像研讨会（ISBI）上，这个项目得到了展示的机会，结果让研究人员自己也吃了一惊。
在研讨会上研究人员尝试把人工智能和人类病理学家的检测结果结合，发现准确率高达 99.5%。“这也是我们当下的研究方向。”Beck 说：“人类和计算机的互补合作能让我们得到更精确的、更有价值的临床诊断指导意见。（文章详见--人工智能有助于提高乳腺癌确诊率）
【3】DDW 2016：唾液+人工智能分析或预测食管癌风险
2016年消化疾病周（DDW）于5月21日-24日在圣地亚哥召开。根据提交在本次消化疾病周上的一项研究结果显示，研究人员应用唾液分析，来自患者问卷调查的横断面数据，以及人工智能分析工具可以研发一种工具用来预测食管癌风险。
这项研究包括80例患者，他们的RNA是从唾液中提取。这一组中有20例患者可作为健康对照，而20例患者患非异型增生Barrett食管，20例患者出现高度不典型增生，20例患者患有食管癌。
研究人员对唾液样本和来自问卷调查的204个数据点进行收集。根据Graham介绍，研究人员应用24个已知来自炎症或致癌途径与进展食管癌相关的扩增子开展转录组筛查。他们采用定量实时PCR与18s rRNA作为管家基因进行靶向RNA表达分析。一种通过标准特征选择人工智能技术的新型Infogain测量可用于分析转录组，人口统计学，症状和风险因素数据以建立预测工具。
这项研究的另一个关键因素是应用人工智能分析的准确预测，Graham补充说。“这些是非常早期数据，但我们认为它们非常令人幸福，”他说。（文章详见--DDW 2016：唾液+人工智能分析或预测食管癌风险）
【4】中国科学家研发出“人脸识别”人工智能测谎仪
中国科学院重庆研究院下属企业云从科技与上海交大的联合实验室日前宣布，研发出“人脸识别”人工智能测谎仪。
人脸识别是通过摄像设备采集人脸图像，并基于人脸几何特征、相对位置等信息进行身份认证的一种生物识别技术。由于人脸识别是生物识别技术，识别过程安全自然，难以被计算机病毒、木马等截获，可广泛应用于金融、安防、教育、医疗和智慧社区等多个领域。
中国科学院重庆研究院下属企业云从科技负责人介绍，此次研发出的人工智能测谎仪，首先通过摄像头捕捉人脸关键点，配合非接触式传感器分析性别、微表情、肤质、颜色、局部温度、心率、语音等神经、生理的外在表现，根据对应的唯一关系，反推心理，探测出内心的倾向，相比传统的情绪识别更进一步。其技术核心是“人工智能大脑”，包括人脸识别、语音识别、语义识别、形态识别、生理探测、智能决策与控制六大模块。其中，云从科技自主研发的人脸识别技术，可以精确实现毫秒级微表情捕捉。（文章详见--中国科学家研发出“人脸识别”人工智能测谎仪）
【5】日本利用人工智能抗癌 10分钟将可找到治疗方案
日本IBM公司和东京大学医科学研究所(以下简称：东大医科研)将开发出一种利用最尖端人工智能计算机“沃森(Watson)” 治疗癌症的方法。
据悉，该技术将收集东京大学拥有的日本患者数据等，通过人工智能加以分析，并依据基因信息，最短10分钟左右找到适合个别患者的治疗方针。不过，是否易患癌症因人种和地区的不同而存在差别，如果能在日本取得研究成果，将有望应用于亚洲人的癌症治疗。（文章详见--日本利用人工智能抗癌 10分钟将可找到治疗方案）
【6】人工智能独立攻克生物领域120年的未解之谜
有史以来，计算机第一次不依靠人类的任何帮助，仅仅通过人工智能独立发现了一个新的科学理论。
来自塔夫斯大学的计算和生物领域的科学家们编码了这样一套程序，它能够让计算机在面对一个新的科学问题的时候，独立地发展出一套解释这个问题的理论。他们选择的是一个在生物领域里困惑科学家们120年之久的现象：涡虫（Planaria）被切开之后是有能力进行再生，形成一个新的个体的。这个奇怪的现象很久之前就被发现了，但至于为什么会发生，目前还没有明确的答案。
研究者们最终把这个算法应用到由涡虫再生的16个关键实验数据所构成的数据库中，希望找到一个能够全面解释涡虫再生的调控网络。42小时之后，这个算法给出了一个能够精准模拟出16个关键实验全部实验数据的调控网络模型，这个新的调控网络包含了其中已知的重要调控分子以及两个还未发现的蛋白。
对于这样一个振奋人心的实验结果，研究人员们表示："这个项目最大的意义在于，我们所获得是并不是一个异常复杂、无法理解的调控网络，相反，结果表明人工智能是可以帮助我们来发现一个简洁的、易于理解的模型。这意味着人工智能可以渗透到现代研究的任何一个领域，不仅仅是对实验中产生的大数据进行数据挖掘，同时还可以帮助我们去理解这些复杂数据背后的简洁原理。"（文章详见--人工智能独立攻克生物领域120年的未解之谜）
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#智能医疗#
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人工智能分析工具可以研发一种工具用来预测食管癌风险！！！
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总结的很全面！！
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我们利用因子图，和因子共享以获得一个RNN混合物！！！
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