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检测仍需谨慎对待

就在本月,谷歌发布了一系列新闻,一项研究显示,其系统比医生更准确地在乳房X光检查中发现乳腺。 他说,过度诊断“是许多不同的问题;前列腺、黑色素瘤、乳腺、甲状腺。如果系统在发现越来越小的病变方面越来越好,你就会制造出许多患有“疾病”的假性病。” ? 可以取代整个医疗作类别:放射学,但是这种想法不是在论文或算法中发现的,而是来源于对的盲目信心。 世界过度自信的根源不在于对放射科医生的仇视,而在于本身的结构性亲和力。到目前为止,机器视觉已经被证明是最强大的深度学习,是的主导风格。 与医疗的故事重构 如果在和医学的重叠地带找到一个一致的主题,那就是医疗问题并不像最初看起来那么简单。

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Nat Rev Cancer|研究、诊断和治疗中的应用

摘要 和机器学习技术正在进入生物医学研究和保健领域。在研究和肿瘤学中,AI潜在的应用非常广泛。这些应用包括的检测和诊断、亚型分类、治疗的优化和药物发现中新的治疗靶点的确定。 随着实验数据集变得越来越复杂,研究员正在采用先进的算法具来帮助他们进行解释。设计、训练和评估机器学习模型已成为研究的一部分。 需要在这一特定领域继续进行研究,以便从敏感的病数据中获得临床见解,同时仍保持隐私。 考虑到日益严峻的患者隐私挑战,科学界必须密切关注敏感数据集和算法的客观基准。 短期内我们很可会看到越来越多的旨在检验AI对患者的临床效用的前瞻性研究。最好是随机的研究,评估使用AI的用户和非AI用户的作效。更容易获得成果的可是在病理学和放射学AI的成熟领域。 与这种数字化同时进行的,将是算法使用的增加。它们将被用来加强诊断信息,以提高诊断的准确性,并将对它们进行关于预后结果的训练,以便提供高度准确的针对具体病疾病的预后预测。

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    放射学中基于影像组学和预测预后

    (AI)在医学影像诊断中的成功应用使得基于成像分析技术开始应用于解决其他更复杂的临床需求。 我们希望通过帮助临床医生理解的局限性和挑战,以及它作为临床决策支持具所提供的机会,为他们揭开影像组学的神秘面纱。 在乳腺检测中的初步成功为方法在肿瘤分类和检测等诊断任务中更广泛的应用铺平了道路。 在过去的十年中,基于的诊断具得到了不断的改进,并且在许多病例中,他们的诊断力已经被证明与多种不同类型的类专家相当,甚至超过他们。 我们描述了复杂决策任务中常见的具,提供了这些方法如何用于常见类型的示例。最后,我们总结了临床采用这些方法过程中的一些挑战和障碍,并讨论了未来在肿瘤实践中的影响。

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    最新研究发现:大数据+将成治疗的新希望

    IBM近日宣布,将把应用到的治疗中,这意味着,IBM公司的Watson系统(认知计算系统)将进一步拓展其应用范围。 ? IBM将运用AI寻找的治疗方案,监控病患细胞的发展状况,甚至可以给细胞“编程”来对抗疾病。 ? 谷歌计划运用其DeepMind系统来帮助治疗头颈和口腔。 未来,最终治疗方案可还是需要类医生确定,但是将提供各种有效的建议,帮助加速这一过程。 的研究将极大程度上推动医疗进步。 此外,他们还将使用来判别新的疗法是否安全。 现在类还没有够“治愈”的方法,毕竟是一种非常复杂的病,很多问题还有待解答。 但是如果IBM、谷歌和微软这些公司够达到他们设定的目标,那么至少可以在治疗上发挥重大作用。 翻译:灯塔大数据

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    患者的春天终于来了!

    刚刚,腾讯正式运用到多家医院,患者的春天来了! 1 国家对虐杀国忍无可忍 腾讯这款技术叫做“腾讯觅影”,从某个角度讲,它绝对可以称为克星! 腾讯与河北一票医院签署落地合作 为什么这门技术这么迅速落地?原因就是国家对这个恶魔每年虐杀几百万中国忍无可忍了,国务院出手了! 就在此前一个星期,国务院科技部召开了新一代发展规划大会,明确依靠腾讯建设医疗影像国家开放创新平台。简单说来,就是国务院在推动“觅影”迅速进入医院! 正如科技部长万钢所说:“要把发展作为当前乃至未来一项战略性任务来抓。”这意味着进入医疗体系已全面进入官方主轨,国家聚力发力箭已上弦! 我们利用和图像识别的技术来辅助基层的医院提高他们的医技,利用这样的技术手段提高三甲医院医生的作效率?腾讯觅影就是干这个事情的!! 3 腾讯觅影到底如何克

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    患者的春天终于来了!

    刚刚,腾讯正式运用到多家医院,患者的春天来了! 1 国家对虐杀国忍无可忍 腾讯这款技术叫做“腾讯觅影”,从某个角度讲,它绝对可以称为克星! 腾讯与河北一票医院签署落地合作 为什么这门技术这么迅速落地?原因就是国家对这个恶魔每年虐杀几百万中国忍无可忍了,国务院出手了! 就在此前一个星期,国务院科技部召开了新一代发展规划大会,明确依靠腾讯建设医疗影像国家开放创新平台。简单说来,就是国务院在推动“觅影”迅速进入医院! 正如科技部长万钢所说:“要把发展作为当前乃至未来一项战略性任务来抓。”这意味着进入医疗体系已全面进入官方主轨,国家聚力发力箭已上弦! 我们利用和图像识别的技术来辅助基层的医院提高他们的医技,利用这样的技术手段提高三甲医院医生的作效率?腾讯觅影就是干这个事情的!! 3 腾讯觅影到底如何克

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    和物联网如何改善治疗

    虽然和物联网可是分开开发的,但它们的联合力量可以使患者和医生够做出更好的数据驱动决策。 们也希望有一天(AI)可以帮助医生进行的研究,检测和护理。AI和IoT共同可以改善治疗。 但是,目前,和物联网在治疗领域尚无法协同作。通常,医生越早识别状,他们越迅速诊断并开始治疗。 各种各样的早期状都是模糊不清的,无法识别,因此可以理解,最初可无法诊断出。 关键在于:和物联网可以改善治疗,但它们应该协同作。 与AI平台协同作的IoT系统将够破译风险标记并对其采取行动。他们可以在不太严重的情况下以及在更加模糊的诊断环境中这样做。 和物联网可以改善治疗 消费类技术公司也在开发可穿戴技术,该技术可以借助AI和IoT帮助检测和诊断

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    VA可以用来帮助诊断

    检查早有先例,最近,有病理学家进行了一项考察研究,对象是Apple Create ML和谷歌AutoML,目标是:我们看看这些程序是否够区分三种不同类型的几乎可以做到所有电脑够做到的事,或者说,它目前就是一个更为强大的电脑,研究员在实验记录本上写道:“我们试图教计算机区分图像和良性组织图像,并针对最常见的两种进行了研究——结肠和肺 然后他们将照片以幻灯片的形势输入程序,最终得到了令满意的结果,一共六次实验,准确率都高达90%以上。 ? 区分不同的很重要,因为每种都需要一个不同的治疗方案,测试小组进行的测试结果目前尚未完成。 诊断准确性非常好,但其目的并不是最终取代医生,而是起到一种补充、应急的作用,毕竟生命是无价的。”——实验日记。

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    Nature Communications 刊发帝国理学院新成果:AI 预后卵巢,准确率是传统方法四倍

    图片:伦敦帝国理学院,药理学与分子成像教授Eric Aboagye 近日,伦敦帝国理学院和墨尔本大学的研究员开发了一套系统Texlab,该系统够对卵巢进行预后(预测疾病可病程和结局 因此卵巢预后一直是一大难题,也是提高患者存活率的关键。 早期预测卵巢 伦敦帝国理学院和墨尔本大学的研究员使用一个称为Texlab的数学软件具。 AI诊断女性 的影像识别和深度学习力,近年来被应用在了诸多医疗影像检测诊断领域。在女性疾病方面,AI除了可以检测到早期卵巢,在女性乳腺、宫颈诊断领域也获得不少成果。 2017年,我国海归细胞病理学专家孙小蓉博士团队研制出一台宫颈诊断机器“Landing”,可快速精准地进行细胞诊断。 技术应用女性疾病的筛查诊断,可以帮助医生和患者尽早发现疾病,采取合适的治疗方式进行干预,从而有效提高患者的存活率。

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    深度学习在医疗诊断领域优势明显,数据质量将成AI未来发展瓶颈

    正在改变医疗诊断行业 今年年初,谷歌成功研发出一套用于乳腺诊断的系统。这套系统分析了大量的病理组织显微图像,速度比类快得多,且肿瘤检出率高达92.4%。 如今谷歌的成功预示着疾病诊断的到来。 事实上,利用检测并不是新鲜事。早在30年前,的重要分支之一,机器学习技术如神经网络算法和决策树算法,就被用来做检测。 最近,以深度学习为主的技术在检测上取得了激动心的进展。接下来,我们就一起回顾一下过去三年检测上的一些代表性成果。 不过,就算的准确性足够令信服,解释它的行为将是另一件让头痛的事。 除了检测外,深度学习技术,尤其是CNN,还可以用来检测其它疾病,如白内障、骨折、脑出血等。不难想象,随着在医疗领域的广泛应用,医生的作量将会大大减少,且诊疗准确率也将会得到提升。

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    医学:路漫漫

    基于大数据的深度学习,在一定程度上来说也只是医生知识及经验的延展,代替不了的创造性。 换句话说,目前的是一种较弱的,其主要应用于基因测序、辅助诊断、医学影像、药物研发等方面。 应用最为广泛的就是对图像的学习力,通过一些深度学习的方法,可以通过对影像检查及病理图片进行诊断。 另外,在肺部小结节的CT诊断中也有较为明显的优势,通过深度学习够达到专科医生的水平。 还可以通过学习文献及资料,给患者提供最佳的治疗方案。 最有代表性的就是IBM公司研发的医疗——“沃森”,目前已经在美国顶级中心——纪念斯隆-凯特琳中心等14个国家的多个肿瘤治疗中心进行了临床应用。

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    系统如何帮助科学家加速探寻

    多亏了新的系统,科学家们可以更容易地在浩如烟海的已发表的研究文献中搜索。 该系统被称为Lion LBD,由剑桥大学的计算机科学家和研究员共同开发,旨在帮助科学家寻找与相关的新发现。这是第一个基于文献的搜寻系统,旨在支持研究。 是一类非常复杂的疾病,尚未被类完全了解,是全球第二大死因。病变涉及到许多化学和生物化学分子的反应和变化,研究正在各种各样的细分科学领域进行,这些领域在描述类似概念的方式上存在差异。 系统如何帮助科学家加速探寻.jpg “作为一名专业的研究员,即使你知道自己在寻找什么,每天也会有成千上万的论文出现,”剑桥语言技术实验室的副主任安娜·科霍恩教授说,她与英国剑桥研究所的将成田博士以及瑞典卡洛林斯卡学院的斯滕纽斯教授合作 “Lion LBD利用技术帮助科学家跟上他们领域中已发表的文献,也可以通过将文献中已知的信息结合起来,在看似无关的信息源之间建立联系,帮助他们做出新的发现。”

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    捐资3000万支持食管研究,技术男李彦宏的执念

    对于通过大数据和技术让世界变得更好,李彦宏之前的言论已经阐述其初心:『这些现有企业框架不实现但可以通过企业家多年的积累,利用自己的资金做一些有意思创新的事情。 大数据和是百度的强项,它是国内唯一一家拥有开放大数据引擎的巨头,基因测试是其典型场景之一;百度之前还与北京卫计委合作就医疗大数据展开合作,与江苏省交通厅合作就交通大数据展开合作;近日颇受关注的百度无车背后同样是大数据和技术 相信百度大数据和相关的资源自然会支持到这一项目之中,帮助协和更快速地进行基因测序和生物信息分析等相关作。 这说明大数据与基因技术结合之后对于治疗的价值所在,同样反映了大数据成本过高的事实,必须要有更多资金和资源支持才普及开来。 医疗机构已意识到大数据对于研发的潜在价值。 对于的诱因、筛查和治疗,们都寄望于基因程,这是一个数据密集型技术,需要从海量数据中寻找规律,这正是大数据的核心价值,它让医生更全面深度地了解个体病进而对下药,同时了解某类的群体基因特征进而找出根源

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    麻省理使用改善早期乳腺检测

    据麻省理学院网站报道,该校计算机科学与实验室开发了可改善早期乳腺检测的相关模型,可以减少误报和不必要的手术。在接下来的一年,麻省总医院的放射科医生将首先将模型转化为临床实践。 ? 美国麻省理学院计算机科学与实验室(CSAIL)、麻省总医院(Massachusetts General Hospital)和哈佛医学院(Harvard Medical School)的研究员认为解决办法是寻求的支持 作为首个应用来改善检测和诊断的项目,该研究团队联合开发了一个系统,利用机器学习来预测经乳房X光检查、穿刺活检发现的高风险病变在手术时是否会升级成。 研究员表示,“我们认为,这有助于女性对其治疗作出更明的决定,我们够为医疗保健提供更有针对性的方法。” “在未来的作中,我们希望加入真实的乳房X光检查图像和病理切片图像,以及来自病历的更详细患者信息。”研究员说。随着研究的推进,该模型也可很容易地调整用于其他类型的,甚至其他疾病。

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    利用提前预测乳腺及个性化理疗

    考虑到这一点,麻省理学院计算机科学与实验室(CSAIL)和哈佛大学麻省总医院(MGH)的一个团队已经创建了一个新的深度学习模型,该模型可以通过乳房X光片提前多达五年预测患者将来是否可患上乳腺 利用提前预测乳腺及个性化理疗.png 麻省理学院教授雷吉娜·巴兹莱(Regina Barzilay)本也是一名乳腺幸存者,她说,希望这样的系统够辅助医生制定筛查和预防计划,使晚期诊断成为历史 巴茨雷和雷曼共同撰写了这篇论文,主要作者是麻省理学院计算机科学与实验室博士生亚当·亚拉。其他合著者包括博士生Tal Schuster和前硕士生Tally Portnoi。 使检测更加公平 该项目还旨在使对少数民族的风险评估更加准确.尤其是许多早期的模型是建立在白群体上的,而对于其他种族则不太准确。但麻省理和麻省总医院的模型对白和黑女性同样准确。 “通过预测谁将来会患上,我们有希望在病变出现之前挽救生命。” 亚当•康纳•西蒙斯和瑞秋•戈登 |麻省理学院 计算机科学与实验室 2019年5月7日

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    机器学习改善诊疗,革新医药产业

    某些100% “攻克”已不再是遥不可及的梦想,将革新医药产业运作方式。 假设你点击“确定”,系统在 5 次中只有 1 次真正确定,剩下 4 次都弹出窗口“请再试一次”,你会是什么感受? 像这样的例子还有很多很多,奥巴马政府去年初提出的“精准医疗计划”、“Cancer Moonshot”,也都是想利用大数据和帮助类医生,提升的治愈率。 够改善就医体验,提高诊断正确率,加速新药研发。随着时间推移,越来越多的医药研究者与计算机科学家合作,共同完善机器学习等在医药领域中的应用。 不仅如此,还可以看到一大批综合性才的崛起。既拥有医药学知识,又具备洞见的研究者,将是未来医药界的发展基础。 ,有了,只会让我们更快达到那里。

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    患者有救了?看这家公司如何用AI和基因组测序制定治疗方案

    一家名为Sophia Genetics的公司,通过找出以及其他罕见疾病的基因突变原理,这个重大发现将帮助医生更好地为患者制定最佳的治疗方案。 Sophia Genetics的联合创始Jurgi Camblong解释说:“我们目前使用的技术是基因组测序,和我们合作的技术提供商通过分析指出了和罕见疾病所导致的基因组代码突变情况,这够帮助医生和医疗机构为病制定最佳的治疗方案 我们通过使用算法,分析引发的病因,然后帮助主治医师制定最佳的治疗方案。” 接下来,医院将所得的基因组数据提交给Sophia DDM软件上的平台,该平台通过数据分析来识别患者的基因组突变情况。 这家公司结合算法进行研发的SaaS平台有两个优势: 一是较小的医院和诊所也够负担起这项技术的费用,每次遗传评估需要花费平均50-200美元。

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    十几家医院诊断误判,几百亿美元打水漂,IBM Watson治病吗?

    在短期内,在医疗保健领域大部分功来自行政助手、在线客服具等。 IBM推动Watson为各行业的AI应用程序(如在线客户服务助理)提供支持。 有极大潜力革新医疗,只是目前还没有兑现 Watson已经在美国多家中心进行了试验,其中几家中心的医生说,试验结果并不总是准确的,当结果准确时,它们通常会提供肿瘤学家已经知道的信息。 另据福布斯报道,全球著名治疗中心MD安德森与IBM Watson之间一项关于合作已经在2017年结束。 这位45岁的退役海军老兵住在北卡罗来纳州肯利,他说,他很高兴在他目前的治疗中发挥了作用。虽然并没有完全缩小他的肿瘤,但似乎正在发挥作用。 “有很多希望,”Kelley博士说,但就目前而言,“这个希望还没有实现。”

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    从赢力问答到助医生:IBM Watson现在在中国怎么样了?

    △IBM Watson Health 肿瘤与基因解决方案副总裁Steve Harvey Watson,从赢力问答到助力医生 作为领域的弄潮儿,早在本轮AI浪潮之初,IBM就已经实现了问答系统 但国内医疗作者的缺口却非常大,伴随着日渐增长的作量,医生急需一套先进的技术来帮助他们掌握最新数据,辅助他们针对病情况做出治疗建议。 日渐增长的治疗需求,和医疗员短缺的矛盾越来越突出。 它在接收到来自于医生、护士输入的去隐私的病例情况后,会进行自动化分析,之后还将会利用分析力,为医生提供治疗推荐方案建议,以及为什么选择的基于的医学证据、还有可产生的副作用、生存率等信息。 Watson也类一样学习新知识。 比如在WfO进入中国的2017年3月,WfO只针对7种,但到2018年7月,这个范围扩大了将近一倍——可以针对13种了。 相比基因变异解读,WfG的速度要快几个数量级。原先做全基因的检测光靠解读至少要多至1个月,但是用了WfG解读之后,10分钟之内就完成。

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    美国基于的医疗健康初创企业Paige.AI获2500万美元A轮融资

    已经成为与其作斗争的有力武器之一。 Breyer在一份声明中表示,Paige.AI将成为计算病理学领域的强大力量,在成千上万基于的医疗健康企业中成为无可争议的领导者。 目前,两位联合创始都保留现有职位。 由于有着千变万化的演进模式,研究员已经开始用AI来应对的挑战。 目前,研究病理学的方式都是一百多年前建立的,面对海量的病理数据,只手动整理并进行分析学习,而则大大加快了数据处理的速度。 “我们将使计算机病理学够扩展到实现化定量临床模型所需的规模,并促进数字病理学的广泛使用。” Fuchs博士的背景十分有趣,在加入MSK之前,他还曾在美国宇航局的火星探测器项目上作。

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