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AI医疗又获新突破!未来让机器人给你看病,你敢吗?

    10月17日 HinaTA 热度:1178

导语:如果未来在医院给我们看病的是一群机器人医生,你愿意接受它的治疗么?

 AI医疗又有新突破。

全世界每年有50万人死于乳腺癌,而这当中90%是因为肿瘤转移造成的。

近日,圣地亚哥海军医学中心和谷歌人工智能研究人员,利用人工智能已开发出了一种新的解决方案,这种方案采用癌症检测算法,能够自动评估淋巴结活检,谷歌AI的这个系统被称为“淋巴结助手”

谷歌AI的这一新成果将转移性乳腺癌检测准确率推向了几乎完美的99%,为患者带来了福音。

随着人工智能科技的不断发展,医疗领域正在被“机器人”攻占了!

电影《超能陆战队》中,广受好评的角色 " 大白 ",是一款能够监测人类身体、心理健康状态的 " 私人健康顾问 " 人工智能机器人。

而这样的梦想正在照进现实,如果未来在医院给我们看病的是一群机器人医生,你愿意接受它的治疗么?

01智能诊断

在白云街社区卫生服务中心2楼的AI眼科诊室内,居民坐在智能机器前,下巴往上一靠,双眼直视前方。数分钟后,一份白内障诊断报告就出炉了。这就是“AI眼科医生”的看病过程。

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截至8月底,它为社区内400多位居民提供服务,发现疑似白内障病例约30%。

项目负责人林浩添教授是中山大学中山眼科中心白内障专科医生。2012年起,他将研究重心放在了医疗大数据和人工智能领域,努力寻找一种更有效的致盲眼病防治手段,为基层医疗机构赋能。

林浩添说,数年前,这一想法是疯狂的。在项目研发的起步阶段,很少人能理解医疗大数据的价值和挖掘技术,没有人想到机器人真的能看病。

虽然AI医疗还处于发展的早期阶段,但AI医疗已经具备了与人类医生同样的诊断能力,甚至在某些方面已经超过了人类医生的能力。

更快的诊断时间

在南京市第一医院的沃森肿瘤智能联合会诊中心,肿瘤科的医生把一例60岁的男性胃癌病例“讲”给机器人沃森后,10秒之后“机器人医生沃森”开出一张详细的诊疗方案分析单,列出用药、治疗建议、参考文献全文等。

 

 

沃森是一个辅助医生的诊疗系统,不能用于诊断,只有患者在被医生确诊癌症之后,才可以使用。

与人类专家依据的是自己多年临床诊断的经验不同的是,沃森的诊断依据的是目前全球范围内对相关病例的大数据分析。

更高的诊断精度

在哈佛大学,研究人员发明了一种“智能”显微镜,可以检测出潜在的致命的血液感染,研究人员在10万张图像上对AI辅助工具进行了训练,而这些图像来自25000张用染料处理的幻灯片,这样可以使细菌更容易被发现。人工智能系统已经可以对这些细菌进行分类,准确率达到95%。

英国牛津大学教学医院约翰·拉德克利夫医院的研究人员开发了一种人工智能诊断系统,这种系统比医生诊断心脏病的准确率更高。

02手术机器人

近年来,机器人不仅用于工业领域,在医疗手术也已得到推广应用。

智能手术机器人是一种计算机辅助的新型的人机外科手术平台,主要利用空间导航控制技术,将医学影像处理辅助诊断系统、机器人以及外科医师进行了有效的结合。

手术机器人不同于传统的手术概念,外科医生可以远离手术台操纵机器进行手术,是世界微创外科领域一项革命性的突破。

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这台在鸡蛋上“飞针走线”的医用机器人名叫“达芬奇”,“达芬奇机器人”可不是只会修补鸡蛋膜,它的专业是做手术。据悉,现在的达芬奇手术机器人已经可以做到将一个神经纤维切开,并且把它缝补成功。

目前它是世界上最为先进的微创外科手术系统之一,集成了三维高清视野、可转腕手术器械和直觉式动作控制三大特性,使医生将微创技术更广泛地应用于复杂的外科手术。

相比于传统手术需要输血,会带来传染疾病等危险,机器人做手术则出血很少。此外,手术机器人可以保证精准定位误差不到1毫米,对于一些对精确切口要求非常高的手术实用性很高。

03 AI药物研发

前不久,《我不是药神》的热映引起人们的热议:为什么救命的药卖那么贵?

 

 

传统药物的研发成本高,研发周期长是这个问题的症结所在。

一个新药物从研发到上市包括三大阶段:第一阶段包括靶点发现、药物发现、先导化合物优化、临床前研究,需要6~8年的发展时间;第二阶段的临床三期研究需要3~6年;第三阶段药局审批到生产还需要2年。

根据生物技术创新组织最新的数据显示,每5000到10000个进入研发管线的候选药物,最终能被批准上市的不到10个。且在10种上市药品中,只有2种取得的收入可以覆盖研发成本。

高投入、高风险、长周期直接导致药企研发成本高昂,也间接决定了药价便宜不了。

在《我不是药神》电影中治疗慢性粒细胞白血病的“格列宁”原型是瑞士诺华制药公司研发的“格列卫”。

从1960年发现作用靶点“费城染色体”,到2001年5月被美国FDA批准用于治疗,格列卫的问世跨越了40余年,诺华制药公司前后投资超过50亿美金。

仅仅是从发现靶点到找到致癌机理,格列卫的研发团队就花了10年。此后,研发人员还要在成千上万种组合中找到合适的化合物,开展动物实验和I期、II期、III期人体临床试验。每一环都是难关。

如此高昂的研发成本直接导致了《我不是药神》中的悲剧。

而利用人工智能来研发新药物可以有效降低成本。

 

 

其中最著名的药物研发深度学习模型是IBM的Watson机器人,它可以快速分析大量的文本数据,并使用大量实验室数据、临床报告和科学出版物测试猜想,以此来寻找潜在药物。

利用AI开发虚拟筛选技术,发现靶点、筛选药物,以取代或增强传统的高通量筛选(HTS)过程,提高潜在药物的筛选速度和成功率。

通过深度学习和自然语言处理技术可以理解和分析医学文献、论文、专利、基因组数据中的信息,从中找出相应的候选药物,并筛选出针对特定疾病有效的化合物,从而大幅缩减研发时间与成本。

由于人工智能药物研发自动化的广阔前景,国内外各大药企纷纷被吸引进“AI+新药研发”的领域,阿斯利康、默沙东、赛诺菲等大公司通过合作或自主研发的方式投身这一领域。有信息显示,目前已有数十家家制药公司使用人工智能进行药物开发。

04 AI医疗的思考

随着社会的发展,医疗越来越成为备受关注的领域,但人工智能带我们走向的又是一个既让人神往又畏惧的未来。

受人文伦理的传统观念影响,许多人很难相信人工智能可以比人类做得更好,接受人工智能医疗这一事实的过程可能比想象的要长。

而且自古以来医学就是一个充满温度的学科,如果人类医生完全被冷冰冰的机器所替代,我们作为人的情感又如何安放和体现?

如果真有那么一天,你愿意接受机器人医生的治疗吗?

 

 


新闻来源:隐技术