新突破!AI透过胸片估测患者年龄,还能揭示患慢性病风险【附人工智能医疗行业分析】
时间:2023-08-23 01:14:21来源:前瞻网

(图片来源:摄图网)


【资料图】

这项研究的突破性发现为医学影像学带来了重大的进展。通过利用先进的人工智能技术,日本研究人员成功开发出一种模型,可以通过分析患者的胸部X射线影像来准确估计其实际年龄。这不仅为医生提供了一种方便快捷的方法来确定患者的年龄,还为早期疾病检测和干预提供了新的途径。

据了解,这项研究由大阪公立大学的科学家团队进行,该团队首先创建了一个基于深度学习的人工智能模型。他们使用健康人的胸透影像来训练模型,并通过收集来自多个机构的数据来避免过度拟合。随后,他们将该模型应用于已知患有不同疾病的患者的胸透影像,以分析AI估计的年龄与每种疾病之间的关系。

研究团队在2008年至2021年期间从36051名接受体检的健康人中收集了67099张胸透照片。他们的研究结果显示,AI估计的年龄与实际年龄之间的相关系数达到了0.95。通常情况下,相关系数达到0.9以上被认为是非常高的准确率。

更重要的是,研究人员还发现当AI估计的年龄与实际年龄存在较大差异时,这可能意味着患者罹患了慢性疾病。这一发现为早期疾病检测和干预提供了新的可能性。通过使用AI模型,医生可以快速准确地估计患者的年龄,并进一步对可能存在的慢性疾病进行检查和治疗。这项研究的结果已经发表在《柳叶刀·健康长寿》杂志上,引起了医学界的广泛关注。

人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,通过智能系统模拟人类智能,达到机器展示人类智能的目的,例如图像分析和语音识别等。自20世纪50年代以来,人工智能技术不断发展,应用场景也越来越广泛。相对于制造业、通信传媒、零售、教育等领域的人工智能应用,AI在医疗领域具有广阔的市场和多样化的需求。

在2012年至2020年的医学文献中,热门的机器学习算法和深度学习算法主要包括支持向量机(38%)、神经网络(34%)和逻辑回归(4%)。支持向量机主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归主要用于疾病风险评估和临床决策支持系统。整体而言,AI医疗的底层技术相对成熟,应用端也做好了充分的准备。

麦肯锡咨询的数据显示,全球AI医疗市场正处于高速增长阶段,其市场总值占据了人工智能市场的五分之一。我国的人工智能产业发展迅速,自2018年开始将AI应用于基因测序以来,AI医疗的商业化模型逐渐形成。从2019年开始,AI医疗以40%至60%的增速快速发展。目前,中国的AI医疗核心软件市场规模已接近30亿元,再加上具有重资产属性的AI医疗机器人,总体规模接近60亿元。

通过利用先进的人工智能技术,科学家们成功开发出一种模型,可以通过分析胸部X射线影像来准确估计患者的年龄。这不仅可以为医生提供一个方便快捷的工具,还为早期疾病检测和干预提供了新的途径。这一发现有望在未来改善疾病诊断和治疗,为患者带来更好的健康和生活质量。

人工智能科学家胡鹏伟博士表示,人工智能在医疗领域的应用场景广泛。目前,人工智能主要实现了三个功能:减轻重复劳动负担、识别人工难以察觉的痕迹和线索,以及进行复杂环境中的线索分析。此外,人工智能在精准医疗方面也有巨大潜力。通过gpt的总结与归纳能力,人工智能已经在早期检查与诊断、院外情感支持及辅助、大数据分析与模式识别等方面展现出强大实力。胡鹏伟博士预测,在将人工智能技术与可穿戴智能设备等结合创新的情况下,精准医疗有望在3-5年内实现“最后一公里”。

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