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中国团队研发首个“AI医生”系统

时间:2020-06-28 14:37 来源:环球新闻 编辑:JOKER

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皇家新闻社: 目前,中国国内医学人工智能发展仍面临优质数据提取困难、现有数据标注方法效率低等一系列问题,同时许多疾病患病率低,不同学科数据特征迥异,导致现有人工智能...

中国团队研发首个“AI医生”系统
皇家新闻社:
 
目前,中国国内医学人工智能发展仍面临优质数据提取困难、现有数据标注方法效率低等一系列问题,同时许多疾病患病率低,不同学科数据特征迥异,导致现有人工智能算法通常难以应对跨学科场景,通过利用一流医疗人才团队与海量循证医疗数据的优势,突破僵局,建立中国特色的医学人工智能发展模式,仍然是目前广大人工智能工作者们面临的重大科学问题。
 
经过多年的付出和攻关,中山大学中山眼科中心教授林浩添、刘奕志与西安电子科技大学教授刘西洋及其团队首创一种基于解剖学和病理学特征对医学图像进行密集标注的方法——医学图像密集标注技术Visionome,可以智能、高效诊断多种眼病。相关研究6月22日在线发表于《自然—生物医学工程》,并进入临床转化应用。
 
作为医学人工智能“乐高”计划的首个研发成果,Visionome技术成功实现了人工智能进行跨学科、多病种应用。基于此技术,其团队训练出可准确识别多种眼前段病变的裂隙灯图像智能评估系统,可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估、多路径诊疗建议等多个临床场景。
 
据介绍,研究人员利用类似DNA序列分割的原理对医学图像进行分割:建立Visionome密集标注标准流程,组织25人专家标注团队将1,772张包含角膜炎、胬肉等感染、环境、年龄相关性疾病的眼前段图像,按照14种解剖结构进行区域分割,对于6种病变部位按照54种病理性特征进行密集标注,最终得到了13404个解剖结构标签和8,329个病理特征标签。结果显示,Visionome数据集训练的算法具有显著更高的诊断准确率。
 
这表明该研究有效解决了数据样本量小和数据浪费等问题,但仍对标注数量及质量有很高要求,目前,团队以区块链技术优势与医疗健康数据传输共享技术相结合作为切入点,基于区块链开放共识、不可篡改、易于追溯等特点,进行医疗健康区块链技术的战略布局。
 
编辑:皇家新闻社
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