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2011年 ， IBM的计算机系统沃森在经典电视游戏节目“危险！”中 ， 首先给出答案 ， 击败了排名最高的两位选手.在取得这一成功之后 ， IBM的研究部门接受了挑战 ， 将深度质量保证技术修改为医学 。 这种适应的驱动力是高医疗和用药错误率 ， 以及该领域的高成本和低生产力 。 这个概念是收集信息、组织信息并提供见解以改进临床决策 。
收集证据的第一个任务被证明是一项巨大的挑战 ， 因为不同来源使用的不同词汇和编码系统必须协调一致并转化为临床环境中可用的证据 。 一旦实现了这一点 ， 就可以根据患者的症状、实验室测试、发现、患者病史、家族史、人口统计学、目前的药物治疗等来收集和存储患者的数据 。 一种选择是使用这个临床内容管理数据库 ， 连同专门的高级分析 ， 并将其与相关患者进行比较 。
【惠普|在医学诊断中，人工智能可以诊断出和专家一样的结果，非常神奇】
当该患者与类似的数据库患者分类时 ， 可以建议诊断以及治疗方案、结果和预后 ， 所有这些都基于循证医学 ， 例如公共卫生记录等 。 这种方法 ， 能够识别出另外五种在肌萎缩侧索硬化中发生改变的结合蛋白 ， 并最终改善了这种疾病的诊断 。 同样 ， 其他基于机器学习的研究证明了将AI纳入电子病历的好处 ， 可以提高患者的诊断率 。
与甲状旁腺功能亢进症一样 ， 这是一种由于识别不足而被严重漏诊的疾病 ， 只有50%的患者进行必要的手术 。 索姆奈等人在一项多中心回顾性研究中 ， 使用标记训练集和十倍交叉验证发现AI正确识别了97%的病例 。 诊断基于对患者医疗记录的访问 ， 其中包括年龄、性别、钙、磷酸盐和肌酐水平 。 这项研究表明 ， 在电子病历中实施ML实际上可能会改善患者的诊断 ， 从而改善患者的护理和结果 。
尽管在医学人工智能领域显示出巨大的希望 ， 但IBM的沃森决策支持系统最近受到了质疑 。 与任何医疗器械一样 ， 在临床试验期间为了进一步开发产品而进行更改和调整的情况并不少见 。 像沃森这样的临床决策支持系统仍处于临床试验的相对早期阶段 ， 根据经验 ， 需要做出改变 。 此类更改应包括透明度 ， 以便用户可以理解推荐的基础 。 该系统还应该是用户友好和直观的 ， 无需经过大量培训即可使用或分析结果此外 ， 重要的是要记住这些系统是支持系统 ， 并不是要取代医生或他们的知识 ， 而是要增强它 。
乳腺癌诊断和分期是人工智能应用程序实际上可能证明提供比人类读数更好的结果的领域 。 索马谢卡尔等认证明了机器学习对于癌症的诊断是可靠的 。 在他们的双盲验证研究中 ， 沃森被发现与多学科肿瘤专家委员会关于乳腺癌治疗建议的一致率为93% 。 此外 ， 病理学家需要30小时来评估所有129张载玻片 ， 而算法的运行时间被认为可以忽略不计 。 在检测肺癌方面 ， 人工智能算法已被证明比人类更有效 。
在一项使用2186张染色的肺腺癌和鳞状细胞癌组织病理学全幻灯片图像的研究中 ， 科学家证明了人工智能在病理诊断中的准确性 。 他们的研究结果表明 ， 人工智能可以准确预测肺癌患者的预后 ， 从而通过确定肿瘤治疗来改善患者护理 。 在皮肤病学中 ， 皮肤病变的诊断和分类主要基于视觉图像 ， 因此人工智能已显示出前景 。 在他们的研究中 ， 埃斯特瓦等人使用单个CNN ， 单独使用像素和疾病标签作为输入对各种皮肤病变进行分类训练形成的图像 。 在这项研究中 ， 人工智能在这两项任务的所有案例中都与专家一致 ， 从而证明人工智能与人类皮肤科医生一样有能力 。
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