大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于人工智能腫瘤科技術的問題，于是小編就整理了2個相關介紹人工智能腫瘤科技術的解答，讓我們一起看看吧。
現在已經有不少發(fā)展人工智能的企業(yè)都開始發(fā)力醫(yī)療，希望能夠借助風口正盛的科技改善人類的生活甚至是挽救人類的生命，小到一些臨床的電子設備的更細，大到一些癌癥的治療。本文將會以一個初創(chuàng)公司在肺癌方面作出的努力為例，從而透視整個人工智能領域在醫(yī)療行業(yè)方面的潛力。
肺癌是全球最常見的癌癥。這也是最致命的癌癥之一。超過80％的肺癌患者會在診斷后五年內死亡，一年內死亡的達到半數。
初創(chuàng)公司Innovation DX的聯合創(chuàng)始人邁克爾·帕克（Michael Park）正在努力提高這些幾率。 去年12月，總部位于圣路易斯的醫(yī)療分析公司計劃發(fā)布其第一個產品——一種GPU加速的AI系統，該系統可從簡單的胸部X光檢查出還在早期階段的肺癌。
該產品最初將在美國以外的地方推出，而Park和其聯合創(chuàng)始人Connor Monahan則尋求FDA（美國食品藥品監(jiān)督管理局）的批準。
“肺癌今天如此致命，就是因為得出診斷的時間太晚了，”
Park說?！拔覀兿肟纯次覀兪欠衲軒椭藗冊缛瞻l(fā)現它。”
是什么使肺癌如此危險？
肺癌癥狀通常在癌癥晚期才會顯現出來。常規(guī)的胸部X光片很少發(fā)現這種疾病。根據美國《醫(yī)學協會雜志》上發(fā)表的一項研究，即使是每年一次的胸部X光片也很少能在早期就發(fā)現疾病。
美國肺臟協會（American Lung Association）認為，如果醫(yī)療專業(yè)人員可以及早發(fā)現肺癌，患者的存活率將會增加三倍以上。
治療還談不上，目前更實用的是診斷，特別是早期診斷預警，然后可能還有些系統能提出更合理的治療方案的建議，但在藥物和手術層面還沒明顯進展。后續(xù)在治療策略方法藥物等方面也會有發(fā)展。
謝邀。最近醫(yī)學期刊《放射》（《Radiology》）發(fā)表了一篇論文，說的就是人工智能改善治療乳腺癌的方法。
來自麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）、馬薩諸塞州總醫(yī)院（Massachusetts General Hospital）和哈佛醫(yī)學院（Harvard Medical School）的三位女科學家，聯手開發(fā)了一套機器學習模型，被稱為“隨機森林分類器（random-forest classifier）”的方法，并讓它接受了 600 個高風險病灶的分析訓練。
在綜合了家族遺傳史、人口統計、以及過往的組織活檢和病理報告等信息之后，該模型對 335 個病灶（最終升級為癌癥的病患）進行了測試，結果準確診斷了97％的乳腺癌是惡性腫瘤，而傳統方法僅為79％。
這項研究的結論是：在將該機器學習模型引入常規(guī)診斷實踐后，超過 30% 的良性病灶切除術是可以避免的。
同時。該技術的工作速度比乳腺X射線檢查快30倍——據估計，醫(yī)生需要50-70個小時來分析50名乳腺癌患者，而該技術只需要約30分鐘。
順手補充一下傳統的乳腺癌醫(yī)療方法：乳腺X射線檢查（Mammograms）——從X光片上看到可疑的病變組織之后，需要對患者進行針刺活檢以確定其是否是癌癥。然而，這一工具總會存在風險，譬如誤診，當嘗試提高可以識別的癌癥數量時，“假陽性”的結果也會增加，導致患者進行不必要的活檢和手術。
這五種癌癥的患者有福了！AI診斷不僅準確率比醫(yī)生高，還能及早發(fā)現、減少過度診療。
除了下棋（AlphaGo）、陪你聊天（Siri）、讓我們的雙手脫離方向盤（自動駕駛技術），人工智能（AI）還能做些什么？
看??！
是的，沒錯。目前AI在醫(yī)療領域的應用已經有智能手術機器人、智能藥物研發(fā)、影像輔助診斷等多種場景，而在癌癥的探測和診斷上，AI更是在逐漸發(fā)揮出無可比擬的優(yōu)勢。
鱗狀細胞癌：一套AI系統能區(qū)分惡性皮膚病變和良性病變
來自德國、法國和美國的一支團隊研發(fā)了一種人工智能（AI）系統，可對皮膚癌進行診斷，準確率比皮膚科醫(yī)生更高。在這項研究中，該系統能根據癌痣和良性斑點的影像來診斷癌癥，準確率為95%，相比之下，一組由58名皮膚科醫(yī)生組成的團隊，其準確率僅為87%。
前列腺癌治療手術：一種算法可以診斷前列腺癌，準確率堪比病理科醫(yī)生
這個問題要分成中醫(yī)和西醫(yī)來兩個類型來思考。
西醫(yī)這種通過量化數據為診斷依據的，并且治療方式有定性和定量標準的，是可以被AI取代的，甚至包括手術。
中醫(yī)這種靠主觀判斷和經驗，甚至用一個病人在不同醫(yī)生那里得到的藥方都是完全不同的醫(yī)療方式，很難被AI取代。
類似中醫(yī)的還有藏醫(yī)，苗醫(yī)、壯醫(yī)、蒙醫(yī)等民族醫(yī)學，都很難被AI取代。
我認為醫(yī)生不會被人工智能替代。
圖像識別是目前的AI最擅長的事情之一。大概從2013年開始，AI在這一個領域的能力就開始飛速發(fā)展；2015年，在谷歌ImageNet數據庫訓練下的機器，人臉識別能力已經超過了人類。這得益于機器能夠在相對短的時間內吃進海量的影像數據，并通過深度神經網絡各個層級進行分析、學習，成為閱“片”無數、經驗豐富的“老醫(yī)生”。我們可以利用AI的這方面長處，給予醫(yī)生以診斷輔助，讓醫(yī)生“看”得更清楚、判斷更準確。
可這并不是我們平時想象的“AI看病”。AI是否能對疑難雜癥做出獨立的診斷？
醫(yī)學是和人打交道的事情，在就診的過程中，患者與醫(yī)生的良好溝通有一部分會促進康復。醫(yī)生不僅僅是治病救人的角色，也在默默安撫病人。舉個例子，如果孩子或者老人有什么不舒服，你第一反應找醫(yī)生，看到醫(yī)生的那一刻，你的內心是非常有安全感的。
其次，AI的可信度是存在疑問的。醫(yī)院用于自動化監(jiān)控的裝置所發(fā)出的警報，很多是誤報。通常此類自動化系統，會把極其微小的波動當做風險來處理，畢竟，萬一錯過了一個風險，責任就大了，所以廠商都傾向于把機器調得“過度靈敏”，并產生一系列大驚小怪的誤報；反過來，醫(yī)護人員則在接連不斷的誤報沖擊下產生了疲勞，忽略了真正的危險。這是一個現代版的“狼來了”。
到此，以上就是小編對于人工智能腫瘤科技術的問題就介紹到這了，希望介紹關于人工智能腫瘤科技術的2點解答對大家有用。
