Obsah:
- Současné výpočetní přístupy vyžadují miliony obrázků pro výcvik počítače. Zhang výzkum používal "konvoluční neuronovou síť" založenou na AI, který vyžadoval mnohem menší datovou sadu pouze 200 000 optických obrazů.
- Jiné použití pro umělou techniku
Článek publikovaný 22. února v časopise
popisuje, jak lze aplikovat AI u pacientů s retinálními chorobami. Výzkum vedený profesorem oftalmologie Kang Zhanga na Ústavu Shiley Eye na Kalifornské univerzitě v San Diegu demonstruje, že počítač by se mohl naučit přesně a spolehlivě rozpoznat taková častá oční onemocnění, jako je makulární degenerace a diabetická retinopatie. "Jedná se o to, že se snažíte naučit počítač, jaký je obraz a jak se rozhodnout o tom, co vidí," vysvětluje Dr. Zhang. "Cílem je, aby počítač byl stejně dobrý jako odborník, který šel do lékařské školy a je vysoce vyškolen v oblasti lékařské diagnostiky a léčby." Ačkoli může trvat odborné desetiletí praktických zkušeností, aby bylo dosaženo nejvyšší úrovně odbornosti , dodává: "Vidíme, že počítač může tyto věci rozpoznat po několika dnech."
Článek pokračuje v dalších studiích, které ukazují, že počítače s hlubokým učením mohou mít legální místo ve zdravotnictví, říká Rahul Khurana, oční lékař v Mountain View v Kalifornii a klinický mluvčí Americké akademie očních onemocnění. "Tento druh technologie je velmi přesný pro pacienty s určitými typy onemocnění," říká dr. Khurana. "To vyvolává vzrušení na poli."
Diagnóza makulární degenerace, diabetická retinopatie
V novém článku Zhang a jeho kolegové v Číně, Německu a Texasu nejprve přiváděli obrazy očních poruch do počítače. Obrazy byly pořízeny zobrazovací technikou známou jako optická koherentní tomografie. Tato novější revoluční diagnostická technologie využívá světelných vln k fotografování oka s vysokým rozlišením a průměru oka, aby doktorům umožnila podrobně mapovat a měřit sítnici.
Skeny se používají ke zjištění běžných stavů, jako je makulární degenerace, ve které se část sítnice nazývá makula zhoršuje a diabetická retinopatie, což je komplikace diabetu, která způsobuje, že krevní cévy v sítnici zvětšují a únikují tekutiny. Oba jsou nebezpečné podmínky, které mohou způsobit slepotu, pokud nejsou diagnostikovány a léčeny okamžitě.
Současné výpočetní přístupy vyžadují miliony obrázků pro výcvik počítače. Zhang výzkum používal "konvoluční neuronovou síť" založenou na AI, který vyžadoval mnohem menší datovou sadu pouze 200 000 optických obrazů.
"Počítač se učí normální mapu oka," říká Zhang. "Dáváme jí řadu obrázků, které se učí a zapamatují si. Učíme například, "jestli je tohle místo, je to makulární degenerace." Krása tohoto je místo toho, aby se počítač učil sám, můžeme jim říct, co hledat. Jedná se o navržení počítačového softwaru, aby počítače myslely jako lidské bytosti. "
Počítač dokázal vygenerovat rozhodnutí o tom, zda má být pacient zařazen do léčby během 30 sekund a s 95% přesností. demonstruje, že neuronové sítě mohou pomáhat lékařům a možná dokonce i překonat je se schopností pamatovat tolik dat. Taková technologie se bude používat po celém světě, předpovídá Zhang. V zemích bohatých na zdroje, jako jsou Spojené státy, může urychlit kritický čas mezi příznaky onemocnění a léčby.
"Pacient s možnou makulární degenerací může potřebovat léčbu do jednoho měsíce, ale doporučení a schůzky mohou trvat několik měsíců. To může oddálit diagnózu a léčbu, "říká.
Léčba pacientů, u nichž jsou specialisté zřídka
V oblastech chudých na zdroje může technologie pomoci pacientům, kteří by jinak nemohli dostat žádnou péči kvůli nedostatku lékařů. Zhang a jeho kolegové přijmou letos v létě svou neuronovou síť na Haiti, aby zhodnotili jeho užitečnost. V regionu žije velká populace lidí s diabetem, kteří jsou ohroženi retinopatií, ale má méně než 60 oftalmologů. "" Možnost toho dítěti dám více pacientům přístup k systému zdravotní péče, protože můžeme diagnostikovat podmínky dříve, "říká Khurana a konstatuje, že kolem celosvětově žije 415 000 lidí s diabetem, kteří jsou ohroženi diabetickou retinopatií. "Kdykoli máme novou a vylepšenou technologii, která nám umožní rychleji a lépe diagnostikovat diagnózu a lépe zpřístupnit širší populaci, je to pro pacienty a lékaře výhodné."
Získání lékařů, kteří mají důvěru v počítače
Výzvy přetrvávají při zavádění sítí založených na inteligentní medicíně v oblasti zdravotní péče, tvrdí Zhang. Lékaři musí věřit svým počítačovým asistentům. Ve studii Zhang a jeho kolegové také požádali počítač, aby vysvětlil svou diagnózu, identifikoval oblasti oka, které byly uznány a byly základem pro závěr stroje. "Počítač nevyplácí diagnózu. Vysvětluje, proč dělala diagnózu a doporučení, "řekl. "Díky tomu je to průhlednější a pomáhá lékaři důvěřovat počítači více. Tímto způsobem to není jen černá skříň a nemáte ponětí, proč to dává diagnózy, které dělá. "
Jiné použití pro umělou techniku
Sítě založené na AI mají obrovský potenciál v oblasti zobrazování zdravotní péče. Zhang také ukázal, že systém může rozlišovat mezi virovou a bakteriální pneumonií u dětí zkoumáním rentgenových paprsků. Zatímco virové pneumonie nemusí vyžadovat žádnou léčbu, pacient s bakteriální pneumonií vyžaduje okamžitou léčbu antibiotiky, aby se zabránilo závažným komplikacím onemocnění.
"Vidíme celou řadu lékařských oborů, kde se umělá inteligence používá stále více a více," Khurana říká. "Myslím, že je to velmi vzrušující doba pro oblast umělé inteligence a její aplikace v medicíně."
