在5月初谷歌(GOOG, Google)大型開發(fā)者大會上，首席執(zhí)行官桑達(dá)爾·皮查伊(Sundar Pichai)上臺，詳細(xì)闡述了其最新的人工智能研究有朝一日將如何幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)心臟病。此外，人工智能系統(tǒng)對心臟病的判斷是基于對患者視網(wǎng)膜的掃描——一種已知的為人們的心臟健康提供線索的方法——幾乎和傳統(tǒng)的血液測試一樣準(zhǔn)確。

這是一個令人印象深刻的揭示,畫了一個巨大的觀眾的熱烈的掌聲在山景城的海岸線圓形劇場,加州,但這只是一小塊更大的研究機(jī)構(gòu)的技術(shù)和醫(yī)療社區(qū)迅速拼湊在尋求創(chuàng)造人工智能系統(tǒng),最終可能挽救無數(shù)的生命——包括你自己的。

一個人工智能的心臟測試

“在我看來，這顯然是醫(yī)學(xué)的下一個自然步驟，”約翰·霍普金斯醫(yī)學(xué)院奧斯勒醫(yī)學(xué)培訓(xùn)項目主任桑杰·德賽博士說。

谷歌的視力測試使用了一種名為機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能，它試圖教計算機(jī)系統(tǒng)如何通過將大量數(shù)據(jù)輸入到算法中來做出決策。

為了做到這一點(diǎn)，谷歌給它的算法圖像提供了正常視網(wǎng)膜和那些有心臟病跡象的人的圖像，這是一種叫做計算機(jī)視覺的方法。在訓(xùn)練算法之后，它能夠查看視網(wǎng)膜的個別圖像，并確定這些圖像是屬于健康的患者還是可能患有心臟病的患者。

糖尿病視網(wǎng)膜病變可通過計算機(jī)視覺技術(shù)識別。

谷歌之前曾使用機(jī)器學(xué)習(xí)來證明它可以識別有糖尿病視網(wǎng)膜病變風(fēng)險的個體，如果不進(jìn)行治療，這種疾病會導(dǎo)致不可逆的失明。在訓(xùn)練了算法之后，這個搜索巨人說，它的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在識別疾病癥狀方面和訓(xùn)練有素的眼科醫(yī)生一樣準(zhǔn)確。

另一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法識別乳腺組織中的腫瘤。

計算機(jī)視覺技術(shù)在成像方面非常有用，但它遠(yuǎn)不是研究人員在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域使用人工智能的唯一方法。

在斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院,喬什·諾爾斯博士是使用病人的電子健康記錄(EHRs)來識別之前未被診斷出患有家族性高膽固醇血癥(FH),遺傳心臟病影響1 250人,結(jié)果在一個高的機(jī)會早發(fā)性心臟病和心臟病如果不及時治療。據(jù)諾爾斯說，美國大約有100萬人患有FH，但只有10%的人被確診。

喬什·諾爾斯博士正在幫助使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來識別潛在的心臟病人。

“這個項目背后的想法是，我們知道有很多FH患者還沒有被診斷出來?！钡绻覀冋业搅怂鼈?，我們就可以治療它們。

FH是一種常染色體顯性疾病，這意味著如果你有FH，你就從父母那里繼承了它，可以傳給你的孩子。因此，確定一個病人可以讓醫(yī)生幫助多個家庭成員。

為了確定某人是否患有FH，諾爾斯說，斯坦福大學(xué)的研究人員將所有患有和沒有FH的患者的醫(yī)療記錄，包括文本記錄、處方、診斷測試和藥物，輸入一個分類算法，利用這些數(shù)據(jù)識別出與FH患者一致的模式。

“這就像你的電子郵件系統(tǒng)學(xué)習(xí)垃圾郵件一樣，”諾爾斯解釋道。“你給它看一堆垃圾郵件的例子，它就知道垃圾郵件是什么。