一项研究——人工智能在医疗诊断方面与人类专家旗鼓相当

Farjana3

技术改变了医疗诊断的方式，人工智能被认为可以提供与人类专家相同水平的诊断。伯明翰大学医院 NHS 基金会信托基金的研究人员进行的一项研究表明，诊断是基于图像的。 人工智能已应用于医疗保健领域，它引起了人们的广泛关注，因为它减轻了资源压力并节省了医患互动的时间。它还有助于开发量身定制的个性化治疗方案。尽管该研究的结果基于有限的研究，但在许多研究活动被认为质量较差的领域，仍然有很多人相信结果至少是证实性的。 软件开发人员必须发挥作用，确保他们发布的应用程序、软件产品、程序和其他产品能够为医疗领域提供帮助。定制软件开发人员不仅可以开发供患者和医院工作人员使用的应用程序，还可以开发供医疗保健环境中的其他人员使用的应用程序。 人工智能在医疗诊断中的应用 人工智能在医学诊断中的应用领域之一是医学图像的解读。这是一个主要依赖深度学习方面的领域。在这一领域，使用一系列图像的复杂形式的机器学习被引入到一种算法中，该算法有助于挑选出这些图像中的特征并学习如何匹配相似的图像。


机器学习在诊断从眼部疾病到癌症等各种类型的疾病方面显示出了巨大的前景。 该研究小组由英 消费者电子邮件列表 国国民医疗服务体系信托基金的刘晓轩博士（第一作者）和伯明翰医院大学国民医疗服务体系信托基金的阿拉斯泰尔·丹尼斯顿教授（共同作者）领导。丹尼斯顿表示，这项研究的结果令人鼓舞，但这项任务是一次现实检验，旨在检验人工智能领域的炒作。 医院和其他医疗机构（包括政府部门）正在寻求聘请软件开发团队来构建应用程序和产品，以帮助简化医疗流程，包括治疗、诊断和医疗资源管理。 人工智能在诊断方面与人类专家相当 英国研究人员认为，人工智能模型利用医学图像对疾病进行分类的性能与人类专家提供的结果相当。首先，研究人员检查了比较深度学习模型在诊断中的性能和医疗保健专业人员使用医学图像的性能的研究。他们查看了 2012 年 1 月至 2019 年 6 月期间针对各种疾病的 30, 000 多项研究，仅挑选了 14 项被认为与他们的研究相关且可以提供机器性能与人类专家性能之间的准确比较的研究。



在研究人员挑选的这 14 项研究中，发现深度学习系统在使用时的正确率是 87%，而人类专家在使用时的正确率是 86%。最重要的是，参与案例研究的医生没有额外的患者信息可供使用，因为这在现实世界的诊断情况下会发生。 许多研究表明，人工智能模型在诊断疾病方面的表现优于医疗保健专业人员，但 NHS 信托研究表明，人工智能并没有打败人类专家；他们实际上是平等的。 尽管人工智能在疾病诊断中发挥着重要作用，但软件系统开发团队正在努力推出可在医院、诊所或医生办公室使用的其他产品和应用程序。 AI医疗诊断临床应用 人工智能可用于不同的诊断领域。它可用于基于放射学或成像的活动来诊断疾病。它已应用于胸部影像诊断肺癌。肺癌筛查有助于识别肺部结节，早期发现有助于挽救患者的生命。人工智能可以自动识别结节并将其分类为恶性或良性。 AI 还用于腹部和盆腔成像，有助于将病变定性为恶性或良性，并优先对有病变的患者进行后续评估和检查。磁共振成像和计算机断层扫描等仪器提供的医学成像技术的快速发展，以及肝脏病变等偶然发现，有助于使用人工智能进行诊断。