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更高效的检测计算机视觉在皮肤癌和白内障

编辑整理:TomR、huihui等

悬壶济世、救死扶伤是每一个医者的心愿,得到准确的诊断和悉心的治疗也是每一位患者的心愿和早日康复的重要因素。但由于医疗资源紧张、医患比例不均使得很多患者得不到有效的诊断和及时的救治。医院中拥挤冗长和低效也让医患双方的诉求得不到满足。

而人工智能作为下一波技术浪潮,将新的技术和生产力带入到医疗特别是医学检测方面,给满负荷运转的医疗系统带来了新的动力。AI的加入,不仅能将最简单的诊治技术带入到技术所能触及的每个角落为医疗资源短缺的地区送来及时的技术补充,同时也将从繁重的重复劳动中解放医生,成为医生有力的助手,使得他们可以将智慧和精力投入到疑难诊治和疾病研究中去。本文的两个案例介绍了基于计算机视觉的方法,检测皮肤癌和白内障的工作,将医生的经验转化成AI算法的识别技术,更高效准确的进行检测。

用AI诊断皮肤癌

斯坦福大学一个研究团队提出了根据皮肤图片来诊断皮肤癌罹患概率的新方法,虽然这并不是第一个能自动识别皮肤病变的算法,但在深度学习的帮助下它却是目前为止最为稳定可靠的方法!

皮肤病研究专家觉得这是一件十分令人兴奋的事情,计算机识别和检测能够达到人类专家的水平,意味着在这在这一细分领域的检测效率能得到大幅的提高。这项研究的目的在于为每一个拥有智能手机的人都提供准确高效的医疗服务。参与这项研究的AndreEsteva表示这样的技术可以拓展现有的医疗服务范围,减缓医疗资源紧缺的矛盾。

首先通过ImageNet的数据对模型进行了预训练。随后研究人员利用目前最大的皮肤癌分类数据集(包含病历进13万张病变图片)对模型进行的进一步的调整的改进,最后得到了一个可以检测输入皮肤图像中是否含有皮肤癌的神经网络模型。

在对比研究中,算法和21个得到认证的皮肤科专家的诊断结果进行了一一对比。他们需要从数以百计的从未见过的皮肤科病例图像中判断哪些是需要进一步诊断的,哪些是良性的。最终结果表明,计算机和专家的表现难分伯仲,比如,计算机同样和医生一样准确的也可以分辨出角质形成细胞癌——最常见的人类皮肤癌,和称之为脂溢性角化病的皮肤良性增生。但这一项目在真正用于临床诊断之前还需要经受更严峻的考验。研究人员表示,目前还没能让算法区分出难以分辨的脂溢性角化病和黑色素瘤”。

皮肤科医生对于病情的诊断完全基于视觉的信息。目前还不清楚计算机能否与医生在临床环境中表现的一样优异,临床上他们可以通过对病变做物理检查、阅读病人的病史,同时还可以通过触摸诊断患者的病情。

“如果这个算法可以被实践证明有效,那会是对医学界的一个巨大的颠覆。医疗系统大多都是不需要医生面诊的人,如果计算机能成功应对这些病例,就可以让医生更迅速高效的面诊有需要的病人。”Leachman说。

这一技术还可以集成到手机APP中,只要拥有智能手机就可以进行方便的皮肤癌检测:

真正的将最前沿的技术带到了每一个需要它的人手中

虽然有可能并不是所有皮肤科专家都欢迎人工智能进入他们的领域,肯定会有一些人害怕机器抢走他们的工作,同时有很多人对计算机的能力持怀疑态度,尤其是针对不够稳定的在线诊断应用软件。但另一方面,也会有医生认为新科技的应用让他们有时间去开拓更先进的领域,把时间留给更需要处理的疑难杂症,把效率留给更多需要帮助和治疗的人们。让我们把时间和经历花在尚未解决的问题上,而把我们已知算法处理的事物留给电脑。

参考文章:









































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