机器人放射科医生的兴起
大约 2019 年
计算机可以执行人类无法执行的分析任务，因为它们可以处理大量数据。 例如，谷歌利用其计算能力创建人工智能算法，将肺部的二维 CT 扫描转换为三维肺部，并检查其整个结构以确定是否存在癌症。 另一方面，放射科医生必须单独检查每张图像并尝试在脑海中重建它。 谷歌算法可以通过扫描患者的视网膜来确定患者患心血管疾病的风险。 它检测血压、胆固醇水平、吸烟习惯和衰老的细微变化。 谷歌产品经理 Daniel Tse 表示，有一种潜在的信号超出了之前已知的范围。
黑匣子问题
人工智能程序可能会揭示生物特征、患者结果和其他因素之间全新的联系。 在 2019 年 JAMA Network Open 的一篇文章中，描述了一种深度学习算法，该算法已使用 85,000 多张胸部 X 光片进行训练，这些人参加了大型临床试验并跟踪了 12 年以上。 该算法计算了这段时间内每位患者的死亡风险。 研究人员发现，53% 被人工智能置于高风险类别的人在 12 个月内死亡，而被置于低风险类别的人中只有 4% 死亡。 该算法不知道谁死了，也不知道是什么导致了他们的死亡。 马萨诸塞州总医院的首席研究员、放射科医生 Michael Lu 认为，当与其他数据（如遗传学和医生的评估）相结合时，该算法可用于评估患者的健康状况。
来源和详细信息：
https://www.nature.com/articles/d41586-019-03847-z
