AI利用深度学习网络识别医学影像诊断疾病

目前我国普遍存在看病难的问题，一个原因是医院资源分配不均衡，基层医疗机构医疗水平不高患者只能去大的医院看病；一个是患者扎堆看病导致找不到最合适的医院，可能花了很多钱并没有得到最佳的治疗方案，经常会出现医患关系紧张，患者家属和医生或者护士产生矛盾。

为了解决看病难的问题，一方面要提高患者和家属的的医疗常识，一方面要尽量缩减大医院和基层医疗机构的技术水平。

和很多领域不同，医生是一个需要经验的行业，需要长时间的积累才能够准确的诊断患者的疾病，去年，新乡医学院管理学院院长孟勇教授发布了对6766名农村居民、2983名城乡医生、4400名患者进行的调研报告，基层医生能力不足是阻碍基层医疗正常运转的主要因素，虽然全国各地都展开了基层医生培训，可是短时间内很难帮助众多基层医疗机构的医生或者护士提升其诊断水平，在很多科幻小说中都存在这样一个桥段，有一个医疗设备能够自动为患者诊断疾病，在几年前这也许还停留在想象阶段，但是随着人工智能（AI）的快速发展，这一个曾经科幻的桥段，已经出现在了现实生活当中，斯坦福大学已经可以成功分辨皮肤癌，国内Airdoc在糖尿病性视网膜病变诊断方面已经达到人类三甲医院的水准，IBM的Watson也能够在10分钟内识别癌症，AI应用到医疗领域已经成为了一种趋势。

AI的发展

1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上，计算机科学家约翰·麦卡锡说服与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称，计算机被用来解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语，这些成果在得到广泛赞赏的同时也让研究者们对开发出完全智能的机器信心倍增。到了 70 年代，AI开始遭遇批评，研究经费也被转移到那些目标明确的特定项目上。1973 年 lighthill 针对英国 AI 研究状况的报告批评了 AI 在实现其“宏伟目标”上的完全失败，AI遭遇了 6 年左右的低谷。

1981年，日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目，目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并且能像人一样推理的机器。1991 年，人们发现日本人设定的“第五代工程”也没能实现。这些事实情况让人们从对“专家系统”的狂热追捧中一步步走向失望，AI再次进入了低谷。

目前我们所处于从 1993 年到现在的第三次发展期，在这二十几年伴随着逐渐完善的技术和硬件的更新，基于深度学习的AI终于发挥出其价值，在自然语言处理，机器视觉和语言识别领域都有很大的成果。

通过症状诊断疾病

语言是人类区别其他动物的本质特性，用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的，如今AI已经可以学会人类语言并且可以对语言进行分析理解，从而给出对应的回答，用在医疗领域，AI可以分析患者的病历和症状。基于自然语言处理，2011年其Watson在4年内学习了学习了200本肿瘤领域的教科书,290种医学期刊和超过1500万份文献，如今已经可以在临床使用，去年Watson在10分钟内识别罕见白血病，并且在肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌等领域向人类医生提出建议。

通过医学影像诊断疾病

数千年来，医生一直在努力寻找患者的病灶，终于在20世纪发现了X射线，这让大夫和护士可以更方便的查看患者的病灶，从此之后通过医学影像诊断疾病已经成为了一个主流的方法。随着深度神经网络的兴起，AI已经可以像人类一样识别并且认知图像属性，斯坦福终身教授李飞飞表示，如今AI已经可以解决医疗问题。今年早些时候斯坦福大学的研究者通过13万张皮肤疾病图像训练出一个诊断皮肤癌的AI算法，并且诊断结果达专家水平。

如今，我国因眼病或外界因素致盲人数每年都在不断地增长，越来越多的人面临失明的风险，其中，致盲率最高的眼病有白内障、青光眼、糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性、角膜疾病、高度近视等。此外长时间的接触蓝光也会刺激眼底黄斑，从而存在引发老年黄斑变性的风险，世界卫生组织WHO爱眼协会在2008年就已经发出报告，当时因为蓝光辐射每年会导致全球30000人失明。在眼科领域，AI同样取得了巨大的成果，以糖尿病视网膜病变判断为例，国际上将糖尿病视网膜病变从正常到严重分成了5类。Airdoc在眼科专家的帮助下，通过让人工智能算法学习远超人类医生一生接诊量的患者眼底照片，训练了一个检测糖尿病视网膜病变的深度神经网络，在灵敏性和特异性等主要指标上，获得了和人类医生相当的结果，同时在Airdoc在青光眼和老年性黄斑变性领域，同样有成熟的模型。

AI 能够让人疯狂的不仅仅在于皮肤科和眼科疾病的诊断，最主要的是AI可以在早期识别癌症，现在乳腺癌已经成为众多女性的困扰，美国疾控中心和癌症协会的数据显示，每年美国大约有1210万人接受乳腺X光片监测，但其中差不多有一半在X光片上都有阳性结果，但实际上是假阳性。放射科医生判读医学影像仍然有一些不足，譬如阅片的效率，譬如大夫因为过度疲劳而导致的误诊，譬如肿瘤太小而被医生疏漏，通过AI如今的筛查乳腺癌可以有效的解决这些问题。

疾病早期诊断和早期预警

肺癌是我国死亡率和发病率最高的恶性肿瘤。目前手术仍是唯一可以根治肺癌的治疗方法。早期的肺癌是没有任何症状的，中国70%~80%的肺癌病人一发现就是晚期，失去了手术治疗的机会，AI应用在疾病的早期检查和早期诊断，可以挽救无数患者的生命。

肺结节病是一种病因未明的多系统多器官的肉芽肿性疾病，临床对于小于8毫米的肺结节，医生都建议临床观察、3～6个月定期复查；对于超过8毫米、其他征象排除是肺结核等病变的结节，都建议积极手术，以免演化成肺癌，AI通过海量的医学数据、医学影像和病历的学习和研究，可以生成准确的预测模型，可以为疾病提供早期预警和转归评测。