人工智能技术研究癌症-人工智能技术研究癌症的意义

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研究癌症的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术研究癌症的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能如何影响癌症的治疗决策？
2. 人工智能对于癌症治疗有没有办法？
3. 人工智能识别肺癌的准确率如何？
4. 谷歌乳腺癌AI检测系统创纪录，误诊率比人类医生低5.7%，你怎么看？

人工智能如何影响癌症的治疗决策？

谎言早查，早治疗是医疗市场的最大谎言。打着关心人们健康实施骗取医保，癌症早期对人没影响无声无息为什么要去惊动它，早期癌症不影响你上班赚钱养家糊口，它的发展周期20年至30年。有些人为了自己一点小利益把别人害人，我们的李咏一点小毛病结果在美国送了一条命，这是多么沉痛的教训。

人工智能对于癌症治疗有没有办法？

现在已经有不少发展人工智能的企业都开始发力医疗，希望能够借助风口正盛的科技改善人类的生活甚至是挽救人类的生命，小到一些临床的电子设备的更细，大到一些癌症的治疗。本文将会以一个初创公司在肺癌方面作出的努力为例，从而***整个人工智能领域在医疗行业方面的潜力。

肺癌是全球最常见的癌症。这也是最致命的癌症之一。超过80％的肺癌患者会在诊断后五年内死亡，一年内死亡的达到半数。

初创公司Innovation DX的联合创始人迈克尔·帕克（Michael Park）正在努力提高这些几率。 去年12月，总部位于圣路易斯的医疗分析公司***发布其第一个产品——一种GPU加速的AI系统，该系统可从简单的胸部X光检查出还在早期阶段的肺癌。

该产品最初将在美国以外的地方推出，而Park和其联合创始人Connor Monahan则寻求FDA（美国食品药品监督管理局）的批准。

“肺癌今天如此致命，就是因为得出诊断的时间太晚了，”

Park说。“我们想看看我们是否能帮助人们早日发现它。”

是什么使肺癌如此危险？

肺癌症状通常在癌症晚期才会显现出来。常规的胸部X光片很少发现这种疾病。根据美国《医学协会杂志》上发表的一项研究，即使是每年一次的胸部X光片也很少能在早期就发现疾病。

美国肺脏协会（American Lung Association）认为，如果医疗专业人员可以及早发现肺癌，患者的存活率将会增加三倍以上。

治疗还谈不上，目前更实用的是诊断，特别是早期诊断预警，然后可能还有些系统能提出更合理的治疗方案的建议，但在药物和手术层面还没明显进展。后续在治疗策略方法药物等方面也会有发展。

这五种癌症的患者有福了！AI诊断不仅准确率比医生高，还能及早发现、减少过度诊疗。

除了下棋（AlphaGo）、陪你聊天（Siri）、让我们的双手脱离方向盘（自动驾驶技术），人工智能（AI）还能做些什么？

看病！

是的，没错。目前AI在医疗领域的应用已经有智能手术机器人、智能药物研发、影像辅助诊断等多种场景，而在癌症的探测和诊断上，AI更是在逐渐发挥出无可比拟的优势。

鳞状细胞癌：一套AI系统能区分恶性皮肤病变和良***变

来自德国、法国和美国的一支团队研发了一种人工智能（AI）系统，可对皮肤癌进行诊断，准确率比皮肤科医生更高。在这项研究中，该系统能根据癌痣和良性斑点的影像来诊断癌症，准确率为95%，相比之下，一组由58名皮肤科医生组成的团队，其准确率仅为87%。

前列腺癌治疗手术：一种算法可以诊断前列腺癌，准确率堪比病理科医生

谢邀。最近医学期刊《放射》（《Radiology》）发表了一篇论文，说的就是人工智能改善治疗乳腺癌的方法。

来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）、马萨诸塞州总医院（Massachusetts General Hospital）和哈佛医学院（Harvard Medical School）的三位女科学家，联手开发了一套机器学习模型，被称为“随机森林分类器（random-forest classifier）”的方法，并让它接受了 600 个高风险病灶的分析训练。

在综合了家族遗传史、人口统计、[_a***_]过往的组织活检和病理报告等信息之后，该模型对 335 个病灶（最终升级为癌症的病患）进行了测试，结果准确诊断了***％的乳腺癌是恶性肿瘤，而传统方法仅为79％。

这项研究的结论是：在将该机器学习模型引入常规诊断实践后，超过 30% 的良***灶切除术是可以避免的。

同时。该技术的工作速度比乳腺X射线检查***0倍——据估计，医生需要50-70个小时来分析50名乳腺癌患者，而该技术只需要约30分钟。

顺手补充一下传统的乳腺癌医疗方法：乳腺X射线检查（Mammograms）——从X光片上看到可疑的病变组织之后，需要对患者进行***活检以确定其是否是癌症。然而，这一工具总会存在风险，譬如误诊，当尝试提高可以识别的癌症数量时，“***阳性”的结果也会增加，导致患者进行不必要的活检和手术。

人工智能识别肺癌的准确率如何？

随着人工智能继续渗透到我们生活的方方面面，我们现在开始看到计算机系统诊断各种疾病的能力取得了一些重大进展。科学家最关注的领域之一是癌症诊断，我们已经看到机器学习算法能够识别乳腺癌等癌症。

现在，来自达特茅斯学院诺里斯科顿癌症中心的研究人员宣布开发一种深层神经网络，可以识别组织载玻片上的肺癌，其准确性与人类病理学家相匹敌。

“我们的研究表明，机器学习可以在具有挑战性的图像分类任务中实现高性能，并有可能成为肺癌管理的资产，”该研究的第一作者Saeed Hassanpour 在一份声明中表示。“我们系统的临床实施将能够帮助病理学家准确分类肺癌亚型，这对于预后和治疗至关重要。”

该研究发表在《 科学报告》上，专注于一种称为腺癌的常见肺癌。该团队在幻灯片图像中对数百个癌症示例进行了AI培训，然后针对143个单独的幻灯片图像测试了算法，以了解网络在真实场景中的准确程度。

将这些结果与人类病理学家的判断进行了比较，并且AI总体上非常准确，证明至少与人类专家一样在识别载玻片中的癌症方面同样熟练。

研究人员提出，如果他们的系统可以在现实世界的测试中得到验证，那么这可能被证明是需要快速诊断的医生和其他医疗专业人员的宝贵工具。

谷歌乳腺癌AI检测系统创纪录，误诊率比人类医生低5.7%，你怎么看？

人工智能代替人类大部分工作，已经是大势所趋。

记得在医学院听到病理课老师给我讲过一件事。有个老病友，三十年前北京某大型国企中层领导，手术后病理报告显示恶性肿瘤。他在同事的惋惜同情中办理了病退，出院后积极乐观的投入到公益事业和旅游中，每年回来复查身体越来越好。直到不久前，回顾标本时才发现，按照新的病理分类，这位老病友的肿瘤是良性的。老师坦陈了真相，老病友听后哈哈大笑后说：“如果当年我知道，这辈子……”表情僵硬良久，无语凝噎。

“健康所系，性命相托”，誓言时刻不敢忘。但是，现实情况如何呢？我们先看看国外的数据。

疲劳的医生更可能出现医疗差错

近日，美国梅奥诊所（Mayo Clinic，美国最好的医院之一）在《Mayo Clinic Proceedings》发表了一项最新研究成果，显示疲劳的医生更可能出现医疗差错。

梅奥研究人员对于6695名全美执业医生进行了调查，发现55%的医生（3574/6695）存在倦怠症状，10%的医生承认在三个月内至少犯了一个重大的医疗错误。

到此，以上就是小编对于人工智能技术研究癌症的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术研究癌症的4点解答对大家有用。

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