史丹福大學的研究人員編寫了一套機器學習演算法,其能夠在識別可能致命的**疾病方面擁有與**科醫生一樣的準確判斷能力。
我們不妨大膽試想一下,或許某天能通過掌上裝置利用人工智慧方案獲得與**科醫生相同的**癌診斷效果。
這項研究來自史丹福大學人工智慧實驗室的一支團隊,他們開發出一套機器學習演算法,旨在通過學習醫生觀察**病變的方式了解如何進行癌症診斷。該團隊邀請21名認證**科醫師對該演算法進行了測試,並證明其診斷效果與人類一致。
「我們意識到其具備可行性,且不僅僅只是提供輔助效果,而是真正與人類**科醫生擁有同等表現,」史丹福大學人工智慧實驗室副教授sebastian thrun在乙份宣告中指出。「我們的想法已經徹底改變了。我們意識到,『看,這不僅僅是一種實驗性專案,而是為人類造福的偉大機遇。』」
thrun還曾經參與過udacity與google x的開發工作。由他與同事聯合撰寫的一篇相關**已經於本周三被發表在《自然》雜誌之上。
研究人員們設想使該演算法能夠與智慧型手機相相容,從而確保任何人都能夠獲得這種**癌診斷能力。
「早期檢測可謂至關重要,因為黑色素瘤在早期發現條件下的五年存活率超過99%,而晚期發現的存活率則僅為約14%,」**指出。「我們開發出一種計算方法,其允許醫生與患者主動追蹤**病變並進行癌症早期檢測。」
該項人工智慧研究屬於一套卷積神經網路,與谷歌用於學習圍棋技藝的系統屬於同一類別。
研究人員使用了谷歌推出的一套人工智慧系統,即已經被用於對多種不同物件進行視覺識別的googlenet inception v3 cnn架構。不過在此之前,其並未接受過對惡性癌症及良性**病變間的差異進行識別的訓練,因此該團隊彙總出一套資料集以將這套神經網路轉化為數位化**科醫師。
「由於缺少龐大的**癌資料集,我們只能自己動手建立資料集以訓練相關演算法,」本文聯合主筆作者兼史丹福大學研究生brett kuprel表示。「我們從網際網路處收集影象,並與醫學院合作以在極為混亂的資料當中建立出一套準確的分類——標籤只包含幾種語言,包括德語、阿拉伯語以及拉丁語。」
在此專案中,程式設計人員同**科醫師及其他眾多醫療領域從業者開展緊密合作。
「計算機輔助分類在良性與惡性**病變領域的進展能夠極大提公升**科醫師對於病變的診斷結果,同時為患者提供更好的**選項,」**病學教授兼**合著者susan swetter表示。「然而我們還需要對該演算法進行嚴格的前瞻性驗證,而後才能將其引入臨床實踐當中。」
去年,谷歌公司宣布其訓練了一套演算法以發現由糖尿病引發且可能導致失明的視網膜病變。幸運的是,雖然目前此類形式的人工智慧「醫師助手」尚未被正式引入醫院及診所,但基於同樣技術的人工智慧圍棋棋手已經通過比賽證明了其強大的能力。
原文出處:科技行者
人工大腦之父 人工智慧或取代人類 機械人 鋼鐵
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