其实人工智能诊断脑肿瘤的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解人工智能诊断脑肿瘤的方法，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能诊断脑肿瘤的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 人工智能对于癌症治疗有没有办法？
2. 人工智能识别肺癌的准确率如何？
3. 在中国，为什么人工智能可以在医疗领域发展起来？
4. 随着生物医学和人工智能的发展，癌症是不是能治愈了？

人工智能对于癌症治疗有没有办法？

谢邀。最近医学期刊《放射》（《Radiology》）发表了一篇论文，说的就是人工智能改善治疗乳腺癌的方法。

来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT’sComputerScienceandArtificialIntelligenceLaboratory，CSAIL）、马萨诸塞州总医院（MassachusettsGeneralHospital）和哈佛医学院（HarvardMedicalSchool）的三位女科学家，联手开发了一套机器学习模型，被称为“随机森林分类器（random-forestclassifier）”的方法，并让它接受了600个高风险病灶的分析训练。

在综合了家族遗传史、人口统计、以及过往的组织活检和病理报告等信息之后，该模型对335个病灶（最终升级为癌症的病患）进行了测试，结果准确诊断了97％的乳腺癌是恶性肿瘤，而传统方法仅为79％。

这项研究的结论是：在将该机器学习模型引入常规诊断实践后，超过30%的良性病灶切除术是可以避免的。

同时。该技术的工作速度比乳腺X射线检查快30倍——据估计，医生需要50-70个小时来分析50名乳腺癌患者，而该技术只需要约30分钟。

顺手补充一下传统的乳腺癌医疗方法：乳腺X射线检查（Mammograms）——从X光片上看到可疑的病变组织之后，需要对患者进行针刺活检以确定其是否是癌症。然而，这一工具总会存在风险，譬如误诊，当尝试提高可以识别的癌症数量时，“假阳性”的结果也会增加，导致患者进行不必要的活检和手术。

“假阳性”的一个常见原因是所谓的“高风险”病变，当通过针刺活检进行测试时，这些病变在乳腺X射线照片上看起来很可疑，并且具有异常细胞。在这种情况下，医生通常采取不同的措施，有些医生对所有的”高危病变“都进行手术以去除，而其他人仅对具有”较高癌症发生率的病变“进行手术，例如“非典型乳管增生”（ADH）或“小叶原位癌”（LCIS）。

然而，第一种方法要求患者经历痛苦、耗时且昂贵的手术，而有些甚至是毫无必要的；第二种方法也存在不精确的情况，可能导致ADH和LCIS以外的“高风险病变成为漏网之“癌”。

所以，上述三位女科学家的人工智能方案，可以筛查乳腺癌几率，避免没必要的乳腺癌切除手术，让病人采取更有针对性的医疗方法。

从明年开始，马萨诸塞州总医院放射科的医生就会将这个模型纳入临床实践了。

人工智能识别肺癌的准确率如何？

随着人工智能继续渗透到我们生活的方方面面，我们现在开始看到计算机系统诊断各种疾病的能力取得了一些重大进展。科学家最关注的领域之一是癌症诊断，我们已经看到机器学习算法能够识别乳腺癌等癌症。

现在，来自达特茅斯学院诺里斯科顿癌症中心的研究人员宣布开发一种深层神经网络，可以识别组织载玻片上的肺癌，其准确性与人类病理学家相匹敌。

“我们的研究表明，机器学习可以在具有挑战性的图像分类任务中实现高性能，并有可能成为肺癌管理的资产，”该研究的第一作者SaeedHassanpour在一份声明中表示。“我们系统的临床实施将能够帮助病理学家准确分类肺癌亚型，这对于预后和治疗至关重要。”

该研究发表在《科学报告》上，专注于一种称为腺癌的常见肺癌。该团队在幻灯片图像中对数百个癌症示例进行了AI培训，然后针对143个单独的幻灯片图像测试了算法，以了解网络在真实场景中的准确程度。

将这些结果与人类病理学家的判断进行了比较，并且AI总体上非常准确，证明至少与人类专家一样在识别载玻片中的癌症方面同样熟练。

研究人员提出，如果他们的系统可以在现实世界的测试中得到验证，那么这可能被证明是需要快速诊断的医生和其他医疗专业人员的宝贵工具。

在中国，为什么人工智能可以在医疗领域发展起来？

人工智能技术与医疗事业的契合点在哪里？现阶段的人工智能是否能够对医疗事业带来重大影响？我们简单的来分析一下。

传统医疗行业与模式存在众多弊端

医疗作为一个特殊的行业存在，由于其自身体系的独特性与封闭性，难免会存在着这样或那样的问题，就像大家知道的那样，看病难、看病贵已经成为人们普遍抱怨的对象。人民的生活水平得到了逐步的提高，对医疗资源的需求也日益增强。由此一来，卫生服务需求与医疗卫生资源的矛盾日益突显。

医疗资源集中、小病也去大医院，无形之中就给医院带来了很大的负担。大医院的功能本应是收治危重病人和疑难病人，却收治了大量常见病、多发病患者，不仅造成看病难、看病贵，还浪费了大量的宝贵资源；“以药养医”的畸形发展更是给病患就诊带来了不必要的经济负担，小毛病动辄开药几百上千元早就是家常便饭，回扣的潜规则导致一些医生并不是为患者考虑最优的诊疗方案，而是最贵的方案；地域之间的公共医疗资源分配不均，比如三甲医院大部分都分布在省会城市，先进的医疗器械和优质的医护资源也都集中在这些医院中，这就自然导致了大量的患者涌入这些医院，就诊效果难以保证。从另一个角度来看，传统医疗手段对于疾病诊断方面存在一定的误差，在某些疑难病症上的诊断与治疗更是存在两眼一抹黑的情况。

人工智能技术在哪些环节拥有优势？

可见，医疗是个“历史遗留”问题，在我国是这样，在很多发展中国家乃至发达国家也拥有类似的问题。而对于人工智能技术来说，其在大数据领域与运算速度上的先天优势可能为医疗事业带来惊人的进步。在最简单的化验分析阶段，如今已经拥有人工智能设备在进行这一环节的操作，虽然样本采集诸如采血、采便、穿刺等还需要人工来进行，但后续环节已经完全可以由人工智能技术代劳，样本分类、离心、推片、染色、划片等步骤要比人类操作的效率高很多，即便是鉴定也可以通过将样本数据与大数据进行分析比对来进行判定。

统计机构IDC的预测数据显示，到2020年医疗数据量将达40万亿GB，数据生成和共享的速度将迅速增长，其中80％以上的数据为非结构化数据。IDC认为，未来人工智能技术将在医疗领域被广泛应用，尤其在辅助诊断、药物研究、医学影像、基因科学等细分的医疗场景。从目前来看，IBM的“沃森”应该是全球领先的医疗人工智能系统，它将人工智能的数据整合、分析与判断能力与人类医生的诊疗经验相结合，提供辅助医疗的处理逻辑。

新医疗技术更加依赖人工智能

中医“望闻问切”的时代早已远去，今天的医疗技术更加追求缜密、严谨、细致，这恰好是人工智能技术所擅长的。在疑难杂症方面，人工智能技术可以把全球病例汇集成一个庞大的数据库，只要几毫秒的时间就能调取并检索关键数据；而基于神经网络、计算机视觉、深度学习和语音识别等技术的人工智能系统还能对阿尔兹海默症、精神分裂症等疾病进行早期预警与诊断。

Winterlight的机器学习软件对阿兹海默症患者和健康人的演讲进行分析，从语料中找到语速、语调和语法的区别，找出规律。普通人用这个软件去测试，能够得知自己未来罹患阿兹海默症或其他认知障碍的风险有多高这项技术能够帮助人们提早预测抑郁、中风、失语、自闭症、多动症等认知障碍，进而进行预防或提早接受治疗；波士顿生物医疗公司的BERG人工智能系统对比分析从癌症患者和健康人身上采集的样本，试图在14万亿个数据节点中找到能够“对症下药”的那些关键节点，而如此海量的数据节点完全无法依靠人类医生来分析。由此可见，因为数据量庞大、病例罕见等原因导致很难由人类医生的完成的工作，正在被人工智能技术一点点发现并解决，虽然人工智能要形成完全的诊疗能力还需要很长时间，但其已经影响到了医疗行业的工作模式，让新药研发、病理诊断等工作变得更加高效；同样，未来的新医疗技术也更加依赖人工智能。

大数据系统为人群提供量身定做的医疗服务

相对于雇佣家庭医生的高价格，人工智能技术可以通过人们的工作环境、工作时间、作息规律、饮食偏好、病患病史等众多细节来量身定做一套适合每一个个体的医疗服务，还包括健身、保健等等。通过智能手环、智能心率带、智能内衣等周边设备获取人们的数据，并上传到云端服务器，再通过系统制定一套可供参考的医疗服务细则，类似的事情已经在欧美国家开始部分试点，想必距离全面铺开也只是时间问题。而对于基因测序这种前沿科学，业内人士普遍认为基因测序在未来一定能够实现全民普及，把基因和锻炼、饮食、传感器等加起来，基于大数据进行深度分析就可以进行有效的健康预测、健康管理。

“人工智能＋医疗”，不是噱头，而是未来

总的来说，人工智能在医疗领域的机遇主要有七大方向：

一是提供临床辅助诊断等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险等评估场景；

二是医疗机构的信息化，通过数据分析，帮助医疗机构提升运营效率；

三是进行医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见；

四是助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升；

五是在药品研发领域，解决药品研发周期长、成本高的问题；

六是健康管理服务，通过包括可穿戴设备在内的手段，监测用户个人健康数据，预测和管控疾病风险；

七是在基因测序领域，将深度学习用于分析基因数据，推进精准医疗。

所以，人工智能在医疗领域的发展前景广阔，一定能发展起来。

随着生物医学和人工智能的发展，癌症是不是能治愈了？

工智能在生物医学领域大有作为。1943年McCulloch，Pitts和Wiener等科学家发表的关于生物控制论和仿生学相关论文奠定了人工智能的理论基础。近年来，人工智能在医学预测和检测方面暂露头角：人工智能预测阿兹海默病准确率达超84%；人工智能自学习可协助预测心脏病发作；人工智能诊断皮肤癌准确率达91%；查乳腺癌比医院老司机们快30倍！甚至可预测病人死亡准确率达93%。这些都显示了人工智能在医学方面的强大威力!

种种迹象分析，癌症的治愈还路还很漫长。但是部分癌症的预防和早期发现已经取得了突破性进展。从某种意义上说，随着生物医学和人工智能的发展,未来及早发现癌症并治愈也是完全有可能的!

人工智能诊断脑肿瘤和人工智能诊断脑肿瘤的方法的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！