编译:chux
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根据西奈山伊坎医学院进行的一项研究,一种旨在识别各种急性神经系统疾病(如中风,出血和脑积水)的AI平台,可以在1.2秒内识别CT扫描中的疾病,比人类诊断更快。论文发表在“Nature Medicine”期刊上。
西奈山伊坎医学院神经外科的讲师Eric Oermann博士表示,“整个处理和解释时间为1.2秒,这样的分类系统可以提醒医生一个关键的发现,否则可能会在队列中停留几分钟到几个小时,我们正在开发这一医学AI以解决临床问题并改善护理。”
这是第一项利用AI检测各种急性神经系统事件并展示直接临床应用的研究。研究人员使用37236个头部CT扫描来训练深度神经网络,以确定图像是否包含关键或非关键的发现。然后在模拟临床环境中的盲配合随机对照试验,并根据严重程度对头部CT扫描进行了测试。
计算机软件测试了它识别和提供通知的速度,而不是放射科医生发现疾病的时间。计算机算法对图像进行预处理的平均时间,运行它的推理方法,发出警报比医生读取图像的时间快150倍。
本研究使用了“弱监督学习方法”,该方法建立在研究团队在自然语言处理方面的专业知识和西奈山卫生系统的大型临床数据集的基础之上。Oermann博士说,这项研究的下一阶段将需要增强CT扫描的计算机标签,并转向“强监督学习方法”和提高数据效率的新技术。研究人员估计,随着这些变化重新设计系统,目标将在未来两年内完成。
研究报告的共同作者Joshua Bederson博士说,“表达“时间是大脑”意味着快速反应是至关重要的治疗急性神经疾病,所以任何工具,减少诊断时间可能导致改善病人的结果。”
Burton Drayer博士表示,“深度学习和计算机视觉技术在放射成像中的应用是21世纪医疗保健的一项明确任务。”
这项研究由Mount Sinai AI Consortium(AISINAI)来完成,该联盟是一群科学家,医生和研究人员,致力于开发医学中的AI,以改善患者护理并帮助医生准确诊断疾病。
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