人工智能技术诊断肺癌-人工智能技术诊断肺癌的方法

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术诊断肺癌的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术诊断肺癌的解答，让我们一起看看吧。

1. “AI人工智能+医疗”，医疗资源严重短缺吐槽点为何多？
2. 与放射科医生相比，谷歌AI模型在检测乳腺癌方面表现如何？

“AI人工智能+医疗”，医疗***严重短缺吐槽点为何多？

在最近的这几年，人工智能、AI、大数据等是逐渐的被我们用在各个领域里面的。尤其是人工智能的运用，是给我们的生活、交通、科技等领域带来了巨大的方便的。我们也是明显的感觉到科技带给我们的便利。

伴随着数字经济快速发展，人工智能开始向传统的医疗领域进军，人工智能技术相继在肺癌、乳腺癌、心血管病、骨科等领域被试验与应用。而且在慢病管理、病历分析、智能化器械、虚拟助手、药物研发等领域也有相应的应用。

可以说这样的局面对于我们用户来说是非常不错的，目前，国内医疗人工智能相关企业多达156家，主要集中在辅助诊疗、健康管理、信息化管理、医学影像等领域。有了这些企业的集中发展，并加上AI人工智能，相信是会给我们在医疗上带来明显的帮助的。

解决看病难的问题也是会得到很大的缓解，而人工智能的优势则是在于结合医疗场景的需求，利用深度学习、算法将海量的数据模块化，迅速演算出量化结果，使疾病诊断更加精准，能够减轻临床医生的负担，减少误诊、漏诊。

这样的一个非常好的可以解决我们医疗上遇到的各种问题，为什么是没有被大家所期待，或者说它的体验效果是明显的不好呢？我想原因应该是有这几方面的，首先是我们的医疗***分配不均，尤其是基层的医疗***。

缺乏医务人员和必备的医疗器械，我们老百姓心里则是总认为去大医院看病是比小医院要好的，因此也是经常看到大医院人满为患，床位是非常的紧张。对于医生和医护人员的压力也是非常大的。

造成这样的一个局面是有原因的，我们的普通百姓基本是不会去定期的做体检的，或者说是没有这个意识的，最明显的例子是一个人干了半辈子的工作，结果哪天病发了，全家人都在为他所担心，并且医疗费用也是个大数字。

很多家庭也是因病致贫，如果有做了提前检测预防的工作，那结果会比现在要好的多。另一方面我们在医疗的宣传上也是没有做到位的，要是有建立一个定期体检的机制，那很多疾病是可以及早预防的。

第二个就是医院相互之间的共识没有达成，比如在这家医院做的检查或者拍的CT，再拿到其他的医院，基本是不会认同的，很大情况是让你再去做一次检查。这个当然也是我们最烦的事情，在这个医院做了，去了那个医院又得做。

这样一来会耽误很多的时间，更是不利于我们的康复的。很多事情明明是可以很快的解决的，但是非得要花那么多的时间，这个问题值得我们所有医院去反思的。甚至它们更应该考虑医院的根本目的是什么，是挣钱还是救死扶伤？

其实目前来说，人工智能主要还是一个信息数据的一个海量数据库，简单来说，比如你感冒了去看病，有机器人在无尘无菌病房***集血液，尿液等样本，然后通过分析仪器进行分析，数据出来之后进入数据库大脑，大脑根据数据来源在数据库中检索出相对应的病症以及有可能的病症，最后交给医生来做出判断，那么这样的话就能够快速演算出结果，诊断就会更加精准，只要数据库内容够庞大，每一个大脑可能都能够赶上从业五年十年的医师的经验积累，那么误诊、漏诊的情况就会逐渐减少。

你可能说的是***医疗，但是我可以很负责的和您说， 国家命令禁止；这样的智能+医疗产品全球都不成熟的，所以目前根本没有产品可言，估计非要找应用的话，就是一元直播手术的，但是这个对行医资质要求很高的医生才能有权限观看，而且不是所有的医院都能看的，希望对您有帮助；

与放射科医生相比，谷歌AI模型在检测乳腺癌方面表现如何？

AI算法将成为医生检测病因的好助手。特别是在对X光拍片报告的观测上，通过深度学习和AI算法能大大提升放射科医生的检查速度和检测准确率。比如谷歌AI模型的应用，目前AI模型建立背后是基于深度学习和AI算法来支持的。

具体到检测乳腺癌方面，谷歌AI模型是通过学习海量的癌症专家对于乳腺癌患者的专家对于相关病例的研究进行初步判断。这里最关键的是要学习对乳腺癌的症状判断准确的专家经验。因为机器学习本身不会判断其学习的数据是否准确。

经过大量的准确的数据“喂养”，谷歌AI模型会快速的提供出检测结果。在经过放射科医生的最后判断，能够给快速有效的提供医疗帮助

根据周三在《自然》杂志上发表的一篇研究论文，谷歌正在开发人工智能，以帮助医生识别乳腺癌。据《***》报道，该模型可以扫描X射线照片（称为***X光照片），从而将***阴性率减少9.4％，这对于目前遗漏的20％乳腺癌检测来说是一个颇具希望的飞跃。

如今，乳腺癌已成为女性第二大常见癌症死亡原因(其死亡率和总体发病率仅次于肺癌),。早期发现是大多数人识别和治疗该疾病的最佳防御[_a***_]。然而，尽管***X光照片是最常见的检测工具，但它们遗漏了很多情况。谷歌研究员、该研究论文的共同作者Shr***ya Shetty表示：“***X光检查是非常有效的，但仍有***阴性和***阳性一个显著的问题。”

在这项由谷歌资助的研究中，研究人员使用了来自英国25000多名女性和美国3000多名女性的匿名***X光照片。“我们试图遵循放射科医生可能遵循的相同原则，”Shetty表示。根据谷歌的博客文章，该团队首先训练AI扫描X射线图像，然后通过识别28000名女性***的变化来寻找乳腺癌的迹象。然后，他们根据女性的实际医疗状况检查了计算机的猜测。最终，他们能够将美国女性的***阴性率降低9.4％，并将***阳性率降低5.7％。在英国，通常由两名放射科医生仔细检查结果，该模型将***阴性率减少了2.7％，将***阳性率减少了1.2％。

然而该系统并不完美。虽然研究人员发现，在大多数情况下，人工智能在识别乳腺癌方面的表现均优于医生，但在某些情况下，医生会标记该模型最初遗漏的癌症。西北大学的研究员、该论文的另一位合著者Mozziyar Etemadi告诉《华尔街日报》：“有时候，美国的所有六位读者都发现了一种超过AI的癌症，反之亦然。”

不过谷歌仍然希望该系统最终可以在临床环境中使用。谷歌产品经理Daniel Tse表示：“我们对这些结果感到非常兴奋和鼓舞。” 他告诉The Verge，该小组目前正在努力确保研究结果可以在人群中推广。他补充说：“当您将其用于临床实践时，显然会有很多细微差别。”

谷歌一直谨慎地将该项目设计为能够帮助放射科医生而不是取代他们的项目。“他们每个人都有自己的力量，这是互补的，”Shetty说道。“在很多情况下，放射科医生会发现模型遗漏的东西，反之亦然。将两者结合起来可以增强整体效果。”

该项目是谷歌不断扩展的医疗保健领域工作的一部分。去年这家科技巨头与Ascension合作，获得了数百万美国公民的健康记录。一个举报人指控健康记录未被匿名后，该项目遭到抨击。在乳腺癌研究中，谷歌与美国和英国的临床研究人员合作，使用了已经被识别的数据。

到此，以上就是小编对于人工智能技术诊断肺癌的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术诊断肺癌的2点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/22518.html