人工智能帮助被烧伤患者看到医学图像中不可见物

医师需要数年，甚至数十年才能精炼出专长，才能注意到那些未受过训练的人看不到的细节。这种能力，取决于医生的专长，可能标志着肿瘤学家从良性囊肿知道恶性肿瘤的区别。它可以帮助心脏病学家确定血液流过心脏洞时的速度。或者它可以告诉整形外科医生，严重烧伤是否愈合良好或有感染的危险。

除非你知道如何以某种方式去看，否则这一切都不容易。蒙特利尔麦吉尔大学健康中心的整形外科医生乔纳森·卡涅夫斯基说：“你在训练中做得越深入，你就越善于发现细微之处。”“但是每个医生都受他们一生中见过的病例数量的限制。”人工智能可以改变这一切。严重依赖成像技术的医学专业正处在机器学习时代经历重大变革的尖端，这是一种人工智能，在这种人工智能中，暴露在大量数据集中的计算机能够自动地从它们所看到的事物中得出推断。卡涅夫斯基说，使用大量的医学图像可以彻底改革医疗保健，因为“具有视觉成分的东西可以转换成图像，然后可以转换成数据点，用于机器学习。”

换言之，今天的机器已经足够先进，能够从复杂的图像透视图中收集隐藏的洞察力，否则即使是最有经验的人也会避开。通过正确的训练，机器能够显示出人类医生看不见的东西。例如

，某种细菌引起的某种感染的模式是什么？Kanevsky说。这样的模式可能非常微妙，以至于人类无法识别它，但是对于从足够大的数据集中绘图的机器来说，它可能是可识别的。

换言之，今天的机器已经足够先进，能够从复杂的图像透视图中收集隐藏的洞察力，否则即使是最有经验的人也会避开。通过正确的训练，机器能够显示出人类医生看不见的东西。例如

Kanevsky举了另一个例子，回忆了最近在丙烷罐爆炸中受伤的病人。“烧伤是棘手的，”他说，有很多原因。他和同事们首先要做的一件事就是估计人受伤的程度。在整形外科手术中，传统方法之一是假设一个人身体的百分之一等于他手掌的表面积。这并不精确，“我们使用一个非常粗略的估计，”Kanevsky说——但是对于医生来说猜测是很重要的。

知道一个人身体有多少部分被烧伤是死亡率的预测因素，并且帮助医生做出关于最佳疗程的关键决定；包括评估受伤后最初几天需要多少静脉输液，并确定什么样的外科反应是合适的。优等生。算法已经可以确定烧伤深度有多大，并能准确预测烧伤愈合需要多长时间。