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人工智能善于解读影像资讯科医师将诞生

2018-03-12 08:49 来源:laishu.com 作者:Laishu
导读: 大数据分析与人工智能，被称作是“第四次工业革命”；如今，人工智能应用在健康照护上，透过深度学习系统可解读各种影像报告，功能如同放射科及病理科医师，未来可能成为“资讯科医师”，研究刊登于《美国医学会期刊》。人工智能自动诊断骨折硅谷Enlitic科技公司，将健康与带有骨折诊断的X光影像，汇入人工智能系统...
人工智能善于解读影像　资讯科医师将诞生

目前人工智能已经能执行影像判读之工作，医师将不再需要花时间辨识病理特征，只需决定进一步的临床处置，借此能提升医疗服务效率。

大数据分析与人工智能，被称作是“第四次工业革命”；如今，人工智能应用在健康照护上，透过深度学习系统可解读各种影像报告，功能如同放射科及病理科医师，未来可能成为“资讯科医师”，研究刊登于《美国医学会期刊》。

人工智能自动诊断骨折

硅谷Enlitic科技公司，将健康与带有骨折诊断的X光影像，汇入人工智能系统数据库，透过深度学习（deep learning）的自学方式，不需透过工程师输入诊断条件，即可自动标出骨骼上的裂痕，有如放射科医师一样，看越多影像报告、解读越正确。

辨识电脑断层、心脏超音波影像

IBM人工智能的原型华生（Watson），则可辨识电脑断层影像中的肺栓塞，以及侦测心脏超音波中胸壁动态的异常，自从收购医疗相关企业Merge，已经能够浏览300亿张影像，同样拥有放射专科医师的诊断能力。

人工智能系统　适合解读复杂影像

放射科医师的功能在于解读医疗影像，而病理科医师的工作是从病理切片等影像中找出病症，两个专科医师的共同特质都是解读影像。目前放射科医师处置一名多处创伤的病患，需要解读4000张全显影像（pan scan），而人工智能系统更适合堵截类似的复杂影像，

资讯专科医师　确保人工智能诊断结果

未来，两个专科结合成为“资讯专科”后，工作内容会从“解读影像”转变为“管理人工智能解读影像后产生的临床资讯”。资讯专科医师在转译人工智能的资料，能够建议进一步的临床处置；在管理人工智能时，医师也能确保影像品质，让人工智能不致于发生过多伪阳性或伪阴性的结果。

透过人工智能　改善医事人力不足

资讯科医师虽然不再需要花更多时间辨识病理特征，但需学习统计相关的概念、理解医学资讯的演进等，透过人工智能的医疗服务，也能帮助医疗资源匮乏、医事人力相对不足的地区。

名词解释：

1.人工智能：是具认知能力的机器，该机器可以模拟人类的认知功能，像是“学习”与“问题解决”的能力。人工智能的认知功能被分为几项能力：演绎、推理、解决问题、规划、学习、语言处理、运动与控制、知觉，甚至还有社交，有些更能展现出创造力。

参考资料、文献来源：

1.翻译人员：国立成功大学医学院公共卫生研究所研究生吴怀玨

2.参考文献：Jha, S., Topol, E.J. Adapting to Artificial Intelligence: Radiologists and Pathologists as Information Specialists. JAMA. 2016; 316(22): 2353-4.

3.参考文献：Chockley, K., Emanuel, E. The End of Radiology?Three Threats to the Future Practice of Radiology.Journal of the American College of Radiology. 2016; 13(12): 1415-1420.

4.参考文献：Gillies, R.J., Kinahan, P.E., Hricak, H. Radiomics: images are more than pictures, they are data. Radiology .2015; 278(2): 563-577.

5.参考文献：Yu, K.H., Zhang, C., Berry G.J., et al. Predicting Non-Small Cell Lung Cancer Prognosis by Fully Automated Microscopic Pathology Image Features. Nature Communications 7 (2016).

6.参考文献：Levenson, RM, Krupinski EA, Navarro VM , et al. Pigeons (Columba livia) as Trainable Observers of Pathology and Radiology Breast Cancer Images. PloS one. 2015; 10(11): e0141357.

7.资料出处：科技部补助“新媒体科普传播实作计划”执行团队、科技大观园 https://goo.gl/hTpXdn

8.《新媒体科普传播实作计划》（计划编号MOST105-2515-S-006-008）补助产出

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