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深度學習即將顛覆醫療 從皮膚科開始
2020.10.28

文章来源:由「百度新聞」平台非商業用途取用"https://www.cn-healthcare.com/articlewm/20170208/content-1010877.html"

皮膚對于我們的作用不僅僅限于外觀,作為人體的第一道生理防線和最大的器官,時刻參與著機體的功能活動,維持著機體和自然環境的對立統一,機體的異常情況也可以在皮膚表面反映出來。皮膚病中最常見到的致病因素是感染病與過敏性皮膚炎,不過隨著老化的退行性變化,老年性皮膚病,皮膚癌等也是重要的皮膚病,因此,通過皮膚的表現來判斷皮膚病是每一位皮膚科大夫和護士的重要工作。人工智能計算機視覺是一門用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺,并進一步做圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。一幅圖片具有形形色色各種特征,簡單的可以是顏色、形狀或圖案,復雜的比如說可以是圖案的自相似性(是否存在類似重復性圖案)或是整個場景里其他的物體,通過大量圖片的訓練和學習可以像人類一樣準確分辨圖形。人工智能(深度學習)已經在醫療的很多領域開始工作,比如眼科,內科等,并且取得了巨大成果,同樣可以在皮膚科做出同樣的作用,輔助皮膚科大夫和護士在早期診斷皮膚病。最近,美國斯坦福大學研究人員領銜的團隊使用13萬張與皮膚病變相關的圖像來“訓練”人工智能程序,利用深度學習技術訓練谷歌公司開發的一項人工智能程序,讓它利用圖像去分類并識別皮膚病變處屬于良性還是惡性。該模型與21名皮膚科醫生進行皮膚癌識別結果對比,兩者的表現基本處在同一水平上。人工智能(深度學習)已經開始進入到皮膚領域,那么都能夠為皮膚科帶來什麼樣的幫助呢?診斷皮膚癌:皮膚癌早期檢測可謂至關重要,比如惡性黑色素瘤(一般情況,黑色素瘤會出現在身體的任何部位,但80%以上的黑色素瘤發生在皮膚)在早期發現條件下的五年存活率超過99%,而晚期發現惡性黑色素瘤存活率則僅為約14%(數據來自環球網),利用卷積神經網絡的人工智能模型在學習大量惡性黑色素瘤病歷的情況下,可以準確的在早期識別這種皮膚病;比如基底細胞瘤,基底細胞瘤是皮膚癌中最多見的一種,發病率很高,占眼瞼惡性腫瘤的第一位(約50%以上),基底細胞瘤甚至可以侵入鼻旁竇及顱內而引起死亡,人工智能識別能力也可以應用于其他皮膚癌癥和皮膚病。國內研究皮膚科疾病的人工智能團隊:隨著互聯網大數據的積累和硬件計算能力提升到臨界點,深度學習作為實用技術走上歷史舞臺,在醫學影像識別類輔助診斷系統領域,國內外也有多家公司不斷涌現,百花齊放。醫療領域人工智能領軍企業Airdoc,目前已經掌握世界領先的圖像識別能力,結合數學、醫學知識和人工智能深度學習算法后,在心血管、腫瘤、神內、五官等領域建立了多個精準人工智能醫學輔助診斷模型,如今將目光放在了皮膚科疾病領域,希望通過人工智能深度學習輔助皮膚科醫生在早期識別皮膚病。

關鍵字標籤:手術傷口人工皮

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