《Nature》：新人工智能平台 诊断神经系统疾病仅需1.2秒？

近日，来自西奈山伊坎医学院（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）的研究人员开发出了一个新型人工智能平台，旨在识别一系列急性神经系统疾病，如中风、出血和脑积水等。

经过一系列的试验和测试后，这个人工智能平台仅用时1.2秒，就能在CT图像中识别出神经疾病，这一速度甚至比人类的诊断速度还要快。这项研究发表在了《Nature Medicine》上，是一项利用人工智能检测一系列急性神经系统疾病，并展示直接临床应用的研究。

这项研究使用了“弱监督学习方法”，利用研究团队在自然语言处理方面的专业知识和西奈山卫生系统（Mount Sinai Health System）的大型临床数据集，来开展此项研究。研究人员利用37236个头部CT图像，来训练一个深度神经网络，让其识别图像中是否包含关键或非关键的发现。在完成训练后，研究人员使用了一个单盲、随机对照试验，在模拟临床环境中对这一算法进行测试，让其根据病情的严重程度，来对头部CT图像进行分诊。

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该人工智能平台识别病情图示，以及与人类医生的对比结果（图片来源：《Nature Medicine》）

在这一试验中，研究人员对AI平台识别和提供通知的速度进行了测试，并与放射科医生在同等条件下诊断出疾病所花费的时间进行了对比。测试结果非常的惊人：计算机算法对图像进行预处理、运行其推理方法、以及在必要时进行预警的平均时间，比医生读取图像的时间要缩短150倍！

“人工智能平台运行和识别疾病的时间仅为1.2秒，这样的分诊系统可以让医生尽早对重要的病情进行诊断，而无需耗费数十分钟甚至几个小时的时间，”该研究的通讯作者、西奈山伊坎医学院神经外科主任Eric Oermann博士表示：“我们的愿景是，在医学领域开发人工智能技术，从而解决临床问题并改善患者护理。”

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该研究的通讯作者、西奈山伊坎医学院神经外科主任、Eric Oermann博士（图片来源：Mount Sinai Hospital官网）

这项研究的共同作者之一、西奈山卫生系统神经外科教授Joshua Bederson博士说道：“‘时间就是大脑’这种说法，意味着快速反应在急性神经系统疾病治疗中，有着至关重要的地位。因此，任何减少诊断时间的工具，都可能使患者预后得到改善。”

研究人员表示，这项研究的下一阶段将需要增强CT图像的计算机标签，并转向“强监督学习方法”，使用提高数据效率的新技术。研究人员估计将在未来两年内，完成用这些改进的技术重新设计系统的目标。

参考资料：

[1]Artificial intelligence platform screens for acute neurological illnesses at Mount Sinai

[2]Automated deep-neural-network surveillance of cranial images for acute neurologic events