人工智能 治疗，人工智能治疗疾病

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能 治疗的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能 治疗的解答，让我们一起看看吧。

发烧容易得癌症吗？

不容易得癌症。经常感冒发烧的人抵抗力细胞一直在锻炼。其实是人体细胞的变异。好的细胞有成为坏细胞的过程。平时多吃清淡的食物，避寒，增强营养，避免生东西或有辣刺激的食物，调整生活的节奏。饮食清淡宜消化，不宜过饱，保持良好的心态。

人工智能对于癌症治疗有没有办法？

谢邀。最近医学期刊《放射》（《Radiology》）发表了一篇论文，说的就是人工智能改善治疗乳腺癌的方法。

来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）、马萨诸塞州总医院（Massachusetts General Hospital）和哈佛医学院（Harvard Medical School）的三位女科学家，联手开发了一套机器学习模型，被称为“随机森林分类器（random-forest classifier）”的方法，并让它接受了 600 个高风险病灶的分析训练。

在综合了家族遗传史、人口统计、以及过往的组织活检和病理报告等信息之后，该模型对 335 个病灶（最终升级为癌症的病患）进行了测试，结果准确诊断了97％的乳腺癌是恶性肿瘤，而传统方法仅为79％。

这项研究的结论是：在将该机器学习模型引入常规诊断实践后，超过 30% 的良性病灶切除术是可以避免的。

同时。该技术的工作速度比乳腺X射线检查快30倍——据估计，医生需要50-70个小时来分析50名乳腺癌患者，而该技术只需要约30分钟。

顺手补充一下传统的乳腺癌医疗方法：乳腺X射线检查（Mammograms）——从X光片上看到可疑的病变组织之后，需要对患者进行针刺活检以确定其是否是癌症。然而，这一工具总会存在风险，譬如误诊，当尝试提高可以识别的癌症数量时，“假阳性”的结果也会增加，导致患者进行不必要的活检和手术。

“假阳性”的一个常见原因是所谓的“高风险”病变，当通过针刺活检进行测试时，这些病变在乳腺X射线照片上看起来很可疑，并且具有异常细胞。在这种情况下，医生通常采取不同的措施，有些医生对所有的”高危病变“都进行手术以去除，而其他人仅对具有”较高癌症发生率的病变“进行手术，例如“非典型乳管增生”（ADH）或“小叶原位癌”（LCIS）。

然而，第一种方法要求患者经历痛苦、耗时且昂贵的手术，而有些甚至是毫无必要的；第二种方法也存在不精确的情况，可能导致ADH和LCIS以外的“高风险病变成为漏网之“癌”。

所以，上述三位女科学家的人工智能方案，可以筛查乳腺癌几率，避免没必要的乳腺癌切除手术，让病人采取更有针对性的医疗方法。

从明年开始，马萨诸塞州总医院放射科的医生就会将这个模型纳入临床实践了。

现在已经有不少发展人工智能的企业都开始发力医疗，希望能够借助风口正盛的科技改善人类的生活甚至是挽救人类的生命，小到一些临床的电子设备的更细，大到一些癌症的治疗。本文将会以一个初创公司在肺癌方面作出的努力为例，从而透视整个人工智能领域在医疗行业方面的潜力。

肺癌是全球最常见的癌症。这也是最致命的癌症之一。超过80％的肺癌患者会在诊断后五年内死亡，一年内死亡的达到半数。

初创公司Innovation DX的联合创始人迈克尔·帕克（Michael Park）正在努力提高这些几率。 去年12月，总部位于圣路易斯的医疗分析公司计划发布其第一个产品——一种GPU加速的AI系统，该系统可从简单的胸部X光检查出还在早期阶段的肺癌。

该产品最初将在美国以外的地方推出，而Park和其联合创始人Connor Monahan则寻求FDA（美国食品药品监督管理局）的批准。

“肺癌今天如此致命，就是因为得出诊断的时间太晚了，”

Park说。“我们想看看我们是否能帮助人们早日发现它。”

是什么使肺癌如此危险？

肺癌症状通常在癌症晚期才会显现出来。常规的胸部X光片很少发现这种疾病。根据美国《医学协会杂志》上发表的一项研究，即使是每年一次的胸部X光片也很少能在早期就发现疾病。

美国肺脏协会（American Lung Association）认为，如果医疗专业人员可以及早发现肺癌，患者的存活率将会增加三倍以上。

Park和Monahan是在他们的高中的机器人团队中相遇，共同的目标让他们携手去做这件事。

为了做到这一点，他们二人使用了一种称为“基因深度学习”的技术，它通过训练神经网络来检测肺癌的存在与否。神经网络从国家癌症研究所的数据库中发现1.2万例确诊病例的胸部x光片。

为加快训练，该团队使用CUDA并行计算平台、GeForce GTX TITAN Xp GPU与Python Caffe深度学习框架，并在Amazon Web Services云中的Tesla GPU加速器上部署了他们的模型。

Park表示，“在CPU上运行需要40秒，而我们能够在只有3.41毫秒的时间内以96％的速度运行。”

这并不表示放射科医生从此之后失业。该系统只是在医生给出意见之后的第二意见。

Innovation DX正在与马里兰州的一家医院和NIH（美国国立卫生研究院）合作，进行一项针对专业放射科医师的技术测试。该公司计划将CT扫描的部分添加到测试版中，并参与“初始虚拟加速器程”项目，该项目可帮助拥有AI和数据科学的初创企业。

肺癌细胞裂变

误诊成本

Park认为，检测肺癌只不过是开始的第一步，使用AI减少误诊的这个目标是对于他个人来说有很重要的意义，21岁的他患有囊肿性纤维化，但在头八个月的时候未被发现。

因此，他很明白误诊带来的费用有多高。于是，他和Monahan决定用他们所学到的关于计算机科学和机器学习来改善医疗。

他说：“我可能不明白药物，但算法确实如此。”

这五种癌症的患者有福了！AI诊断不仅准确率比医生高，还能及早发现、减少过度诊疗。

除了下棋（AlphaGo）、陪你聊天（Siri）、让我们的双手脱离方向盘（自动驾驶技术），人工智能（AI）还能做些什么？

看病！

是的，没错。目前AI在医疗领域的应用已经有智能手术机器人、智能药物研发、影像辅助诊断等多种场景，而在癌症的探测和诊断上，AI更是在逐渐发挥出无可比拟的优势。

鳞状细胞癌：一套AI系统能区分恶性皮肤病变和良性病变

比皮肤科医生更准确

来自德国、法国和美国的一支团队研发了一种人工智能（AI）系统，可对皮肤癌进行诊断，准确率比皮肤科医生更高。在这项研究中，该系统能根据癌痣和良性斑点的影像来诊断癌症，准确率为95%，相比之下，一组由58名皮肤科医生组成的团队，其准确率仅为87%。

前列腺癌治疗手术：一种算法可以诊断前列腺癌，准确率堪比病理科医生

一种可诊断前列腺癌的算法

中国的研究人员开发了一种算法，能对前列腺癌进行诊断，准确度和病理科医生一样高。该团队负责人、南京大学教授郭宏骞说，“这将帮助病理科医生更好、更快地作出诊断，消除那些影响人为判断的日常因素。”

一种软件可以准确地勾画出头部和颈部肿瘤的轮廓

瞄准头部和颈部肿瘤

美国德克萨斯大学的研究人员开发了一种软件，可以准确地勾画出头部和颈部肿瘤的形状。在研究中，多名训练有素的医生对肿瘤大小作出了相差很大的评估，而这种软件能让放射肿瘤科医生更准确地定位靶区，这对治疗头部和颈部肿瘤尤为重要，因为周围存在其他的脆弱组织。

结肠癌：早期发现是关键

结肠癌

日本科学家开发了一种软件，能发现最早期阶段的结肠癌，准确率达86%。随着癌细胞进入血液，这种癌症会变得致命，但在此之前，它很难被发现，因此，早期发现是关键。

乳腺癌细胞：AI技术可以减少过度诊断和假阳性

乳腺癌

英国伦敦帝国学院的研究人员正与DeepMind Health公司合作，开发一种可提高乳腺癌筛查准确率的AI技术。通过研究7,500张乳房X光片，他们希望，开发出的软件可以减少过度诊断和假阳性。他们计划在今年晚些时候公布研究成果。

翻译：于波

校对：Lily

编辑：颖仔

来源：The Guardian

造就：剧院式的线下演讲平台，发现最有创造力的思想

治疗还谈不上，目前更实用的是诊断，特别是早期诊断预警，然后可能还有些系统能提出更合理的治疗方案的建议，但在药物和手术层面还没明显进展。后续在治疗策略方法药物等方面也会有发展。

人工智能如何影响癌症的治疗决策？

谎言早查，早治疗是医疗市场的最大谎言。打着关心人们健康实施骗取医保，癌症早期对人没影响无声无息为什么要去惊动它，早期癌症不影响你上班赚钱养家糊口，它的发展周期20年至30年。有些人为了自己一点小利益把别人害人，我们的李咏一点小毛病结果在美国送了一条命，这是多么沉痛的教训。

人工智能和医疗深度结合后，会不会淘汰很多的西医诊断和治疗？

如果人工智能发展到，家里放一台AI，可以24小时监测你的体重，脂肪，维生素，矿物质，蛋白质，血压，血脂，血糖，癌细胞，肾上腺激素，脑电波，喷嚏次数，咳嗽次数，心情，情绪。

那可以肯定不用去医院了。

不会，之前有人问能不能淘汰中医，西医就像电脑，win98后面就有xp，一定会更新换代，电脑学习的只能是人的蓝本，而且每过几年西医基础理论就会更新换代，所以不会淘汰。

到此，以上就是小编对于人工智能 治疗的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能 治疗的4点解答对大家有用。