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導(dǎo)讀——

臨床診斷就像是與疾病"賽跑"，醫(yī)生和患者都想盡快知道答案，要快一點、再快一點、更快一點。但診斷往往靠的是積累，一個人或者幾個人的經(jīng)驗，難以覆蓋方方面面的情況，而人工智能正在幫助醫(yī)生逐步彌補這個局限。

主要內(nèi)容

“早發(fā)現(xiàn)，早診斷，早治療”是醫(yī)學(xué)科學(xué)研究、臨床實踐的重要目標(biāo)和“響亮口號”。近年來非常熱門的醫(yī)療“人工智能（AI）”，正是通過算法、計算機強大的數(shù)據(jù)處理能力，將一些人力所難以實現(xiàn)的醫(yī)學(xué)問題快速、高效地“變現(xiàn)”。預(yù)測結(jié)局是醫(yī)療AI中重要的話題之一，那么，到底AI已經(jīng)成功地在哪些醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)其價值？

在近期BIO Integration新上線的Review中， 來自天津大學(xué)的Zhe Liu（劉哲）教授與其團隊就針對AI技術(shù)在臨床疾病預(yù)測中的應(yīng)用展開系統(tǒng)性綜述。

對于很多類似小編一樣對AI技術(shù)“略懂，略懂”的朋友來說，要想再深入一點了解醫(yī)療人工智能的發(fā)展，必須要先搞清楚“人工智能”“機器學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”之間的關(guān)系和區(qū)別，以及它們到底是怎么和醫(yī)療掛上鉤的。在這篇綜述中，作者就以這樣一張示意圖解答了這個問題——

AI、機器學(xué)習(xí)（Machine Learning, ML）、深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）和醫(yī)學(xué)的領(lǐng)域的關(guān)系 (仍看不懂的請自行戳文末原文鏈接)

作者以AI在醫(yī)學(xué)分支領(lǐng)域應(yīng)用中的佼佼者——眼科學(xué)AI為例，描繪了AI是如何助力疾病預(yù)測。“眼底疾病數(shù)據(jù)庫”是目前國內(nèi)為數(shù)不多的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中之一，其發(fā)展優(yōu)勢可見一斑。在眼科學(xué)眾多疾病中，糖尿病患者眼部并發(fā)癥的治愈率低，且難以控制。因此，尋找一種可早期診斷的方法對糖尿病視網(wǎng)膜病變（Diabetic retinopathy, DR）的防治具有重要意義。而AI技術(shù)有效提高了DR患者眼底出血、滲出、微動脈瘤等疾病癥狀的識別、篩查、診斷和分類效能，在臨床中逐步發(fā)揮著重要作用。

此外，提及醫(yī)療人工智能，不可忽視的是其在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用（Nature的某期封面文章也曾提出，“醫(yī)學(xué)影像”與“藥物研發(fā)”并為醫(yī)療人工智能“雙雄”）。在這篇綜述中，作者特別以智能醫(yī)學(xué)影像為切入點，系統(tǒng)性地闡述了AI如何助力醫(yī)療可視化。（感興趣的朋友也可以了解一下BIO Integration先前發(fā)表的一篇文章 → BIOI 最新速遞：是什么，在 “阻礙”醫(yī)療人工智能 “替代”人類？】。

總而言之，作者認(rèn)為，盡管目前人工智能及其在醫(yī)療可視化中的應(yīng)用仍處于“嬰兒”階段，但它在疾病預(yù)測和可視化醫(yī)學(xué)中已經(jīng)逐步展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。

認(rèn)真“AI”，未來可期！