人工智能辅助医疗能做什么
原标题：人工智能辅助医疗能做什么？人工智能在医疗领域的应用已经展现出巨大的潜力，它可以在各个环节提供辅助和支持，从疾病预测和诊断到治疗方案的制定和监控，甚至包括患者管理和医疗资源的优化。下面将详细介绍人工智能辅助医疗的各个方面及其具体应用。
一、疾病预测和预防
1.基于大数据分析的风险评估：人工智能可以利用大规模的健康数据和生物监测数据，通过机器学习算法分析，根据个体的风险因素和生活习惯进行个性化的疾病风险评估。例如，在心血管疾病预测方面，可以基于患者的生活方式、基因组学、生物标志物等数据进行预测和干预，以提供个性化的预防措施。
2.早期诊断：人工智能可以通过图像识别和模式分析技术，帮助医生在早期识别和预测疾病。例如，在肿瘤早期诊断方面，人工智能可以分析医学影像数据，提供肿瘤的自动检测、分割和分类，并帮助医生判断是否存在异常，从而提高早期诊断的准确性和敏感性。
3.疾病风险预测模型：基于历史数据和机器学习算法，人工智能可以构建疾病预测模型，用于预测患者在未来一段时间内可能出现的疾病风险。这可以提供给医生和患者关于疾病风险的预警和个性化建议，以便采取相应的预防措施和调整生活方式。
二、辅助诊断和影像分析
4.医学影像分析：人工智能可以对医学影像数据进行自动处理和分析，识别和量化病变特征，辅助医生进行诊断和治疗方案的制定。例如，在CT和MRI图像分析方面，人工智能可以自动检测和标记异常病灶、辅助骨折和病变的识别等。
5.病理学辅助诊断：人工智能可以基于病理学图像数据，进行细胞和组织结构的分析和识别，帮助病理学家快速准确地诊断肿瘤和其他疾病。通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以在病理图像中识别异常细胞或组织结构，提高辅助诊断的效率和准确性。
6.辅助决策支持系统：人工智能可以分析患者的病历数据、症状和实验室检查结果，结合大规模的医学数据库和临床指南，为医生提供个性化的治疗建议和方案。这可以减少医生的决策风险，并提高治疗效果和患者的生存率。
三、手术和治疗支持
展开全文7.机器人辅助手术：人工智能与机器人技术结合，可以实现精确和微创的手术操作。通过机器学习和实时图像处理，人工智能可以帮助外科医生进行手术导航、手术器械的自动控制和创伤评估，提高手术的准确性和安全性。
8.药物设计和开发：人工智能可以在药物研发过程中提供辅助和加速。通过深度学习和虚拟筛选技术，人工智能可以分析大规模的化合物库，预测药物的活性和毒性，并帮助研究人员设计和开发新药物。
9.治疗监测和反馈：人工智能可以利用传感器技术和个体化的监测设备，对患者进行实时的生理参数监测，并提供个性化的治疗反馈。例如，在心脏病患者管理方面，可以通过人工智能技术监测患者的心律、血压和运动情况，提供实时的治疗建议和风险预警，帮助患者管理病情和生活习惯。
四、患者管理和个性化健康管理
10.健康数据分析与管理：人工智能可以整合和分析患者的健康数据，包括生物监测数据、临床记录、药物使用等，为医生提供患者的病情分析和健康管理建议。通过机器学习算法，人工智能可以对大数据进行挖掘，提取有效信息，帮助医生更好地了解患者的病情和治疗效果。
11.个性化健康指导：人工智能可以根据患者的个体特征和健康需求，提供个性化的健康指导和管理建议。通过对大数据的分析和深度学习算法的应用，人工智能可以制定适合个体的健康管理方案，包括饮食建议、运动计划、药物管理等。
12.医患交流和患者教育：人工智能可以通过语音识别和自然语言处理技术，实现智能对话和问题解答，帮助医生与患者进行有效的沟通和交流。同时，人工智能还可以提供患者教育的内容和方案，帮助患者更好地了解和管理自己的健康状况。
综上所述，人工智能在医疗领域的辅助应用是多方面的，从预测、诊断到治疗、患者管理等方面都能发挥重要的作用。它可以提高医疗的准确性、效率和个性化程度，改善医患关系，并为患者提供更好的医疗健康服务。然而，人工智能在医疗领域的应用仍然面临一些挑战，如数据隐私和安全性、算法的可解释性和可信度等，需要继续进行研究和探索。返回搜狐，查看更多
责任编辑：基于多模态人工智能的临床疾病诊断
基于多模态人工智能的临床疾病诊断发表者：赵军人已读
基于多模态人工智能的临床疾病诊断石榴号2023-06-3018:03发表于浙江
6月12日，国际顶级学术期刊《自然-生物医学工程》（英文名：NatureBiomedicalEngineering）上线了一项由香港大学、四川大学华西医学院、深睿医疗和澳门科技大学合作完成的研究，文章题为「Atransformer-basedrepresentationlearningmodelwithunifiedprocessingofmultimodalinputforclinicaldiagnostics」。该研究聚焦于医学人工智能，提出了一种针对临床疾病诊断的多模态表征学习模型。文章的通讯作者是香港大学的俞益洲教授、四川大学华西医学院的王成弟教授、澳门科技大学的张康教授和四川大学华西医学院的李为民院长；第一作者为香港大学博士研究生周洪宇。
论文链接https://www.nature.com/articles/s41551-023-01045-x（arXiv版链接:https://arxiv.org/abs/2306.00864）代码github：https://github.com/RL4M/IRENE研究背景
在临床诊断中，为了做出准确的决策，医生通常需要综合考虑患者的主诉、医学影像和实验室化验结果等多模态信息。然而，在基于机器学习的智能医学诊断中，如何更好地解读医学影像及相关临床信息仍有待商榷。当前的多模态临床决策支持系统主要采用非统一的方式来融合多模态数据。
根据融合阶段的不同，我们可以将传统的非统一的多模态融合方法划分为两个大类，即早期和晚期融合。然而，无论是早期还是晚期融合都选择将多模态诊断过程分离成两个相对独立的阶段：对每种模态单独进行特征抽取和多个模态特征的融合。这种设计有一个天然的局限性：无法发现和编码不同模态之间的内部关联。另一个潜在的问题是，传统的多模态人工智能诊断方法往往需要对文本进行结构化，而文本结构化过程存在标注流程复杂、劳动密集等诸多问题。
与此同时，基于Transformer架构的深度学习方法正在重塑自然语言处理和计算机视觉领域。与卷积神经网络和词嵌入算法相比，Transformer对输入数据的形式几乎没有假设，因此有望从多模态输入数据中学习更高质量的特征表达。而且，Transformer的基本架构组件（即自注意力模块）在不同模态上几乎保持不变，为构建统一且灵活的模型提供了更好的机会。
方法
在此背景下，我们第一次使用单一、统一的深度学习架构（名为IRENE）在多模态数据上训练医学诊断模型。IRENE是一种为临床疾病诊断设计的基于Transformer的多模态表征学习架构，通过学习医学影像、非结构化主诉和结构化临床信息等多模态输入数据的整体表征来更好地进行决策。
IRENE的核心是统一的多模态诊断Transformer（即MDT）和双向多模态注意力机制。MDT是一种新的Transformer堆叠结构，直接从多模态输入数据中生成诊断结果。与之前的非统一方法不同，这种新算法通过渐进地从多模态临床信息中学习整体表征，放弃了单独学习各种模态特征的技术路线。此外，MDT赋予IRENE在非结构化原始文本上进行表征学习的能力，避免了非统一方法中繁琐的文本结构化步骤。
为了更好地处理模态之间的差异，IRENE引入了双向多模态注意力机制，通过发现和编码不同模态之间的相互关联，将模态独立的特征表达和面向诊断的整体表征联系起来。这个明确的学习和编码过程可以看作是MDT中整体多模态表征学习过程的补充。IRENE具有以下三个优点：1.使用统一架构进行多模态表征学习，避免了分离的表征学习路径；2.无需进行繁琐的文本结构化步骤，直接在原始文本上进行表征学习；3.通过双向多模态注意力机制发现和编码不同模态之间的相互关联。
实验结果
如表1所示，IRENE在识别肺部疾病方面明显优于仅依赖图像的模型、传统的非统一的诊断范式、以及两种最新的基于Transformer的多模态模型（即Perceiver和GIT）。从实验指标上看，IRENE取得了最高的平均AUROC为0.924（95%CI：0.921，0.927），比仅将X光片作为输入的图像模型（0.805，95%CI：0.802，0.808）高出约12%。与非统一的早期融合（0.835，95%CI：0.832，0.839）和晚期融合（0.826，95%CI：0.823，0.828）的诊断策略相比，IRENE取得了至少9%的性能优势。如果我们将IRENE与GIT（0.848，95%CI：0.844，0.850）比较，我们可以发现IRENE在AUROC上的优势超过7%。即使与DeepMind开发的基于Transformer的多模态模型Perceiver比较，IRENE仍然取得了相当有竞争力的结果，超过了Perceiver（0.858，95%CI：0.855，0.861）6%。当我们着眼于每种疾病，并将IRENE与所有五种基线中之前的最好结果进行比较时，我们发现在所有八种肺部疾病中，IRENE在支气管扩张（12%）、气胸（10%）、间质性肺疾病（ILD，10%）和结核病（9%）方面取得了最大的改进。
对COVID-19患者的分诊大量依赖于对胸部CT扫描和其他非影像临床信息的联合解读。在这种情况下，IRENE显示出比它在肺部疾病识别任务中更大的优势。如表2所示，IRENE在预测COVID-19患者的三种不良临床结局（即入住ICU、使用呼吸机、死亡）上面取得了令人印象深刻的性能提升。在平均AUPRC方面，IRENE（0.592，95%CI：0.500,0.682）的表现大幅度优于仅依赖影像的模型（0.307，95%CI：0.237,0.391），早期融合模型（0.521，95%CI：0.435,0.614）和晚期融合模型（0.503，95%CI：0.422,0.598），分别几乎提高了29%，7%和9%。就特定的临床结果而言，IRENE（0.712，95%CI：0.587,0.834）在预测入住ICU方面，比非统一的早期融合方法（0.665，95%CI：0.548,0.774）获得了约5%的AUPRC提升。同样，在预测是否对新冠病人使用呼吸机时，IRENE相比早期融合模型，取得了超过6%的性能提升。相较于仅依赖影像的模型（0.192，95%CI：0.073,0.333）、早期融合模型（0.346，95%CI：0.174,0.544）和晚期融合模型（0.335，95%CI：0.168,0.554），IRENE（0.441，5%CI：0.270,0.617）可以更准确的预测新冠病人的死亡结局。与两种基于Transformer的多模态模型（即GIT和Perceiver）相比，IRENE在平均性能上可以取得超过6%的优势。
实验结论
IRENE在多模态医学诊断中比之前非统一的诊断范式更有效。IRENE在诊断肺部疾病方面，相比于早期融合和晚期融合方法，平均提升了9%和10%。同时，IRENE在八种疾病上实现了至少约3%的性能提升，并显著改善了四种疾病（支气管扩张、气胸、ILD和结核病）的诊断效果，将其AUROC提高了超过10%。除此之外，IRENE的上述优势在COVID-19患者不良临床结局预测任务中得到了部分验证。相比于早期融合和晚期融合方法，IRENE将平均性能分别提升了7%和9%。
IRENE提供了一种更好的适用于多模态医学诊断的Transformer架构。与GIT和Perceiver相比，IRENE在医学诊断场景中具有明显优势。GIT在大规模多模态预训练方面存在困难，而IRENE可以通过双向多模态注意力机制有效利用有限的医学数据和互补的语义信息从而减少对预训练数据的依赖。此外，Perceiver将多模态输入简单串联，所以难以学习到IRENE的融合表征，这导致输入中占比较大的模态对最终诊断有较大的影响。IRENE利用双向多模态注意力机制学习整体多模态表征，平衡了多种模态数据对特征表达的影响，从而在不同任务中展现出令人满意的性能。
IRENE简化了传统工作流程中对文本结构化的依赖。在传统的非统一的多模态人工智能医学诊断方法中，处理非结构化文本的常规方式是进行文本结构化，其具体流程严重依赖于人工规则和现代自然语言处理工具的辅助。相比之下，IRENE可以接受非结构化的临床文本直接作为输入，从而降低了对繁琐的文本结构化步骤的依赖。
总结和前景
结合最新的自然语言处理技术和图像识别技术，IRENE可以在医学诊断中起到重要的作用。它通过统一的多模态诊断Transformer和双向多模态注意力机制，渐进学习多模态临床数据的整体表征，放弃了单独学习各种模态特征的技术路线。在现实世界中，IRENE可以帮助简化患者护理流程，如患者分流和区分普通感冒患者与需要紧急干预的严重情况患者。此外，在诊断不确定或复杂的情况下，IRENE还可以作为医生的辅助工具，提供诊断建议，进一步增强医生的判断能力。除此之外，IRENE在医疗资源匮乏的地区具有重要价值。
本文为转载文章，如有侵权请联系作者删除。本文仅供健康科普使用，不能做为诊断、治疗的依据，请谨慎参阅
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