[股市360]哈佛教授Fakhri:分子影像和人工智能助力医疗领域发展

http://www.gushi360.com  更新时间:2018-11-7 16:33  股市360  【字体:
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  京东方全球创新伙伴大会·2018 (BOE IPC·2018)在北京盛大开幕,全球相关领域专家学者、企业高管齐聚北京,共同探讨物联网细分领域应用、技术及未来趋势。哈佛医学院影像学教授Georges El Fakhri发表主题演讲。

  以下为演讲实录:

  非常感谢各位,非常感谢各位主办方邀请我来这里做演讲,本次演讲给各位谈一下,关于我们在医疗行业人工智能的应用。刚才谈到的是很宏观的科技,接下来进入微观的领域。对于疾病的诊疗和AI如何应用的?我们中心隶属于哈佛医学院,接下来我给大家谈一下在整个医疗技术方面的基本理论,我们看一些例子在使用时,以及在身体内部如何进行演变的。

  对于某一些特定物质,在衰变过程中释放出正电子,一个正电子在遇到电子后将出现湮灭现象,不同组织会有不同的特征,利用这个原理可以分析病人身体中出现什么样的变化。

  首先,我们看一下正电子的成像原理,照片中是戈登布朗博士,他在利用PET原型机进行脑神经外科检测。通常情况下左边右边能不能看出来是左边还是右边,是复发性患者肿瘤的扫描,以前很难诊断。现在有了新技术诊断比较容易了,我可以来用一些造影剂,加上PET仪,很快能够发现究竟哪一端的扫描图是属于复发患者的扫描图。

  PET主要的使命是改善患者的诊断,今天会议中主持人反反复复谈到医疗领域的进展,如何能够通过预防的方式,来预防疾病,并且出现疾病时进行很好的诊治。

  下面主要的成果是影像学上面,可以在这个过程中逐步看到人类演进的历程,从最简单的单细胞生物到老鼠,到哺乳动物等,每年做不同临床的试验。

  现在的医疗成像手段无法同时满足高分率以及高敏感性,例如,PET能够很敏感的对癌症患者进行诊断,但是图像分辨率并不满意。经常出现无法看清楚病灶具体位置,所以需要做好几次的扫描。

  在这样的情况下,量仍然不够,比如说在100万的细胞扫描,现在科技仍然达不到。现在所需要做的也许在真正患病之前十年八年,在科技上能进行很好的进展做更好的扫描技术,本来是可以让他更好的发现癌症。

  我给大家所展示一下这个CT过程为什么这么重要?现在主要的困难如何能拿出个更好的解决方案,事实上它是基于人工智能的。目前所面临的最大困难是,没有很好最佳的CT来代替,在这个过程中流程不可持续和稳定,它会产生很多错误。

  随着近些年来人工智能技术的发展,我们可以根据医疗大数据,以及深度学习算法,以弥补技术上的不足。

  这个过程非常长,30年前就已经开始觉得影像可以做到这一切,当时科技根本达不到这一步,你们也许觉得我们很疯狂。

  为了解决,在右边可以看到图像,从一些案例来看,人类要评估它的风险和失败率。在这里警告大家,确实通过人工智能可以做很多工作,同时要注意它很多风险。如何减少它的差错?从白色15%到0%的差错率,为什么现在有这样数码机会呢?在过去17年里面,机器学习和深度学习里面论文被引用,最开始没有这种论文应用。大家可以看到现在每年都有对同比论文引证的激增(音),它可以追溯到1943年、1957年、1997年,那个时候一直都有机器学习工作。直到阿尔法狗2016年时,看到第一次大的公众反响。为什么现在有这样的机会呢?特别是在医疗领域,这个是我工作的领域(放射造影),可以看到有四个原因:现在有很多的软件,软件效率以及工作能力大幅度上升。现在硬件层面,几年前耗费巨大,现在硬件购买的耗费大大降低了。在医疗领域里数据收集一直是个难点,基本在开发人工智能时有赖于数据的可及。还有开放性,今天看到算法,明天在互联网上公开的做法,现在有很多的算法共享,以前并不是这样子的。

  在过去几年里,我们变成一个非常大的领域。特别是放射学、眼科学。在过去30年里面取得了非常大的进展,特别是通过人工智能和深度学习。看一下深度学习和医疗领域有什么结合点:

  1、特征点提取;必须要有低度特征进行高水平概念,之后会向大家讲一下,对同一个患者会有上百张的片子,要对他进行非线性模型提取;

  2、抽象化;在这里面通过一系列的概念,在数据中得来的概念,打造概念等级。提供基本的真相,对于学到的概念进行监督。这个过程中可能会出现一些差错,这些差错也都是在深度学习下一步迭代过程中融合吸入进去了,当然是非常具有挑战新的。像跟温度、压力等有关的所有特点时,在进行感知时,希望能够有一个统一的感知。我们在谈到影像时,对于放射学来讲,每个人都必须注意到细微的变化。

  比如说有个人得脑瘤或者是癌症,他在治疗过程中会有什么样的反应,必须要对这种显象予以确认,并且进行学习。通过不同的方式,把基本的想法从大到小,像从影像来讲,通过形状和质地,最后进行到对物体的判断,这也是一个机会,我们觉得数字医疗确实存在着这样机会。

  现在软组织肉瘤方面做了很多工作,软组织肉瘤确实需要很多治疗,一般病人需要一年恢复期。原因是这样的软组织肉瘤可能在大腿根很有入侵性,就要确认出软组织肉瘤到底在哪里?治疗过程也是有创的。问题是说可不可以让软组织肉瘤变小,让病人更好的恢复。因为这个过程是非常痛苦,所以大量病人依赖于这种治疗。这些病人即使是他们不愿意进行外科手术的话,也需要做化疗,我们要告诉他复发的可能性多少,这是我们要回答的问题,想办法把它解决。

  医生会告诉你,在彩色区域,我们觉得有软组织肉瘤的地点。我们治疗的区域是这么小还是这么大,我们可能说不会采取任何的风险,彩色区域有多大治多大。

  再看这张图片(如PPT),在下面实际把一大块组织拿出来之后,深褐色是软组织肉瘤的大小,软组织肉瘤就是在影像中展示出来的。治疗之后也可以追踪这些患者,可以看到有一些信号在上面出现了。里面有一些大腿根部的亮色,这是复发的癌症还是更简单的信息,如果只是无关的信息,不用做任何的工作,如果是复发的癌症还需要再进行治疗。当然这里面有成本,不光是金钱还有恢复的成本。

  告诉他们比如说右边正常的大腿,和左边患病的大腿做个比较。可以做这样的对比,所以病人就不用再做任何不必要的治疗。为什么是个机会呢?我可以用三分钟向大家展示下。

  我们做了四周的工作,可以说工程人员、医疗人员、软件开发人员、BHD们所做的工作,会有可能成为病人数字病理的造影,在病人身上拿出一小块组织来,一点一点拿出多块组织,在显微镜下都可以把结果进行数码化,做数字的病理学造影。

  像心脏造影也可以诊断心脏类疾病。多年以前,当心脏出现一些问题出现时,需要测量人体的心电信号,其原理是利用生物膜的电势差反映心脏健康程度,打个比方,正常人体的表面可以想象成电池,患者可以想象成生病的电池,通过这样的检测来看是不是心脏有一些异常的情况。我给大家看一下心率不齐,实际上发生的事情是这样的扫描图,看上去是正常的。实际说通过PET的检测,发现这里面是异常的。上面是一个正常人,下面是出现异常情况的患者。

  在过去25年里面,医疗世界以前都是基于实证,必须在基于临床试验基础上,基于科学证据基础上做出的判断,采取相应治疗措施。可以看到中间重合地方很小,对于一个患者来讲,如果不想做外科手术,有的时候不做外科手术对于你来讲更有利。但是现在的认知水平很有限,如果对于医学有不完全了解,我们知道它是一门艺术不是门科学,而且基于医疗的条件,还需要花大量时间,才能针对病人做出诊疗方案,它是个性化的,并不适合于大量人群推开解决方案。

  如果有数字的医疗,能够有效的解决这些弊端,能把所有对于个性化的治疗包含进去。同时,又能够给病人提供更多的价值,满足他的偏好。在不同体验中得到的数据,能使每个病人得到完美的体验,尽管这个数据是来自于所有病人的经验。

  机器学习在这里有三个部分:

  1、有监督学习;可以进行相应诊断,大部分做的日常工作都在这一块。

  2、无监督学习;无监督学习实际上是更难的,这种自主的学习主要基于大数据,对数据结构有很大的依赖性。

  3、强化学习;通过人工智能不断的深入,在不同场景里面,大家也不会担心人们会失去工作。所有AI系统的培训,都是在现实当中实时发生的,而且是在实践中摸索的。希望在这里,每个患者能够得到这样的治疗。

(文章来源:人民网)

(责任编辑:DF010)


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