广东“AI医生”登上《细胞》封面 准确率超专业医生
2018-02-26 李秀婷 南方网
广州市妇儿中心研发的新一代医用AI平台“影像熊”首次亮相，而且一出场就登上了世界顶级期刊《细胞》的封面。
不少家长可能听说过广州市妇女儿童医疗中心的AI（人工智能）“虚拟医生”咪姆熊。咪姆熊家族的老大“发热熊”能诊断32种疾病，其中有24种疾病诊断的准确率超过90%。最近，家族里的老二“影像熊”首次亮相，而且一出场就登上了世界顶级期刊《细胞》的封面。
这款由广州市妇儿中心研发的新一代医用AI平台，基于对医学影像的深度学习，能诊断眼病和肺炎两大类疾病，准确性可“匹敌”顶尖医生。相关论文于2月23日发表在《细胞》上，这也是中国研究团队首次在顶级生物医学杂志发表有关医学人工智能的研究成果。
秒级判定儿童肺炎病原学类型
据论文通讯作者、广州市妇女儿童医疗中心基因检测中心主任、美国加州大学圣地亚哥分校Shiley眼科研究所教授张康介绍，黄斑变性及糖尿病视网膜变性导致的黄斑水肿，是中国最常见的致盲眼病，这两种病变若不及时有效治疗，会导致永久失明。
对此，新一代医用AI平台诊断的准确率达到96.6%，并能在30秒内决定病人是否应该接受治疗。
为了进一步验证AI平台的诊断水准，研究团队还找来了6名经过专业训练的眼科医生与它进行“PK”。结果显示，AI平台的准确率超过了其中2名眼科医生。
此外，新一代AI平台还能精准诊断与眼科“风马牛不相及”的儿童肺炎，实现“一个AI系统诊断多种疾病”。
文章第一作者、广州市妇女儿童医疗中心临床数据中心主任梁会营介绍，经测试，在区分肺炎和健康状态时，AI平台的准确性达到92.8%，在区分细菌性肺炎和病毒性肺炎时，准确性达到90.7%。
据透露，AI平台成功的秘诀就是“迁移学习”。简单地说，传统的AI是从零开始学习，自己从数万张数据中找出规律。而迁移学习是运用已经学到的知识来学习新的知识，让AI可以“举一反三”。
张康表示，借助迁移学习技术，AI只需少量人工标注的数据就能达到高精度判断，这将大大拓展AI在医学影像领域的应用。
未来“AI医生”能看更多种类疾病
以往，AI输出的结果报告往往没有列出判断的理由与过程，因此医生难以放心使用。张康课题组创新性地使用了“遮挡测试”的技巧来解决这个医生最担心的这个问题。新一代AI平台可以用色块来遮挡住医学影像上它认为的病变部位，相当于告诉医生自己的判断理由。
张康透露，他们的AI系统已经在美国和拉丁美洲的眼科诊所进行小规模临床试用。
广州市妇女儿童医疗中心主任夏慧敏介绍，新一代AI平台不仅能看影像数据，未来还将整合文本型病历数据、全结构化实验室检查数据、图像数据，以及包括心电图在内的光电信号等多媒介数据，模拟临床医生对患者病情进行系统评估，为医务人员提供综合的辅助决策。
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