AI与辅助疾病诊断
临床上进行高质量的疾病病理诊断是有效治疗的重要前提。然而当前的状况是, 常规的病例诊断需要投入大量的人力成本, 即使这样, 质量保障也难尽人意。而基于AI开发的病理诊断, 主要是通过计算机不断“学习”医生专家的医疗知识、经验, 并进一步模拟医生对病理的思维认识、诊断过程推理模式, 达到智能辅助诊疗的目的, 这类方法可大大提供诊疗的精确性。
IBMWatson是目前全球医疗领域最先进的AI工具。临床医生在Watson输入患者的关键指标, 仅需几十秒, Watson就可以在庞大的数据系统中, 对比超过几百种医学专业期刊、肿瘤专着, 以及成千上万的论文研究档案, 快速匹配最佳治疗方案。该系统的实质是将自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术进行深度融合, 并能够给予假设认知和大规模的证据搜集、分析和评价。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试, 为美国多家医院提供辅助诊疗服务。目前Watson能够提供包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、卵巢癌等多种癌症的诊断服务[4]。
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