人工智慧善於解讀影像 資訊科醫師將誕生

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大數據分析與人工智慧,被稱作是「第四次工業革命」;如今,人工智慧應用在健康照護上,透過深度學習系統可解讀各種影像報告,功能如同放射科及病理科醫師,未來可能成為「資訊科醫師」,研究刊登於《美國醫學會期刊》。

人工智慧自動診斷骨折

矽谷Enlitic科技公司,將健康與帶有骨折診斷的X光影像,匯入人工智慧系統資料庫,透過深度學習(deep learning)的自學方式,不需透過工程師輸入診斷條件,即可自動標出骨骼上的裂痕,有如放射科醫師一樣,看越多影像報告、解讀越正確。

辨識電腦斷層、心臟超音波影像

IBM人工智慧的原型華生(Watson),則可辨識電腦斷層影像中的肺栓塞,以及偵測心臟超音波中胸壁動態的異常,自從收購醫療相關企業Merge,已經能夠瀏覽300億張影像,同樣擁有放射專科醫師的診斷能力。

人工智慧系統 適合解讀複雜影像

放射科醫師的功能在於解讀醫療影像,而病理科醫師的工作是從病理切片等影像中找出病癥,兩個專科醫師的共同特質都是解讀影像。目前放射科醫師處置一名多處創傷的病患,需要解讀4000張全顯影像(pan scan),而人工智慧系統更適合堵截類似的複雜影像,

資訊專科醫師 確保人工智慧診斷結果

未來,兩個專科結合成為「資訊專科」後,工作內容會從「解讀影像」轉變為「管理人工智慧解讀影像後產生的臨床資訊」。資訊專科醫師在轉譯人工智慧的資料,能夠建議進一步的臨床處置;在管理人工智慧時,醫師也能確保影像品質,讓人工智慧不致於發生過多偽陽性或偽陰性的結果。

透過人工智慧 改善醫事人力不足

資訊科醫師雖然不再需要花更多時間辨識病理特徵,但需學習統計相關的概念、理解醫學資訊的演進等,透過人工智慧的醫療服務,也能幫助醫療資源匱乏、醫事人力相對不足的地區。

本文授權轉載自 健康醫療網

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