在机器学习算法的帮助下,推想科技正在进行开创性的工作以诊断和治疗中风。人工智能医学图像专家已经完成了其头部CT增强扫描平台的成功试点。人们希望这项技术将很快应用于广泛的使用和拯救生命,通过允许医生更快、准确地诊断中风和评估他们造成的损害。这是基于机器学习的第二种医学技术,推想科技已经成功报道了——以前曾写过他们在X射线和CT扫描中发现肺癌早期征兆的平台。超过10万的带注释的医学图像扫描被用来训练算法,这使得更多的实时数据在诊断两种主要的中风,出血性和缺血性中风时变得越来越有效。

 

推想科技创始人兼首席执行官陈宽告诉我,“x射线是一种非常古老的体检方式——在中国,没有人在学术会议上提到胸部x光,已经超过15年了。”直到最近人工智能的到来。人工智能帮助放射学家发现他们以前无法看到的问题。因此,我们非常自豪地看到放射科医生开始讨论一些非常有趣的案例,包括人工智能。这的确是一个很好的例子,说明新技术可以从已经存在了很长时间的数据中释放出价值。它解决的主要问题之一是如何测量出血中风损失的血容量。当中风后每秒钟都很重要时,医生通常会用一个简单的数学公式来“猜测”尽可能多的血液流失。

研究表明,更准确地评估这一体积,患者的康复可能性越大,因为它如何影响治疗。“出血量与死亡率密切相关,也是干预的最佳方式。”陈宽表示,“超过30ml的体积与死亡率密切相关,最好使用积极的外科手术方法进行干预。问题是,在我们的测试阶段,我们要求放射科医师进行这些计算,我们发现,在某些情况下,误差幅度大于30mL。”它不仅希望这些算法能够“学习”,使其比人类放射科医师在这些评估中更精确,而且能够在紧急情况下更快速地执行它们。

 

另一个优点是,诊断可以通过X射线和CT扫描,而不是MRI扫描单独,这是目前唯一的方法来诊断缺血性(血凝块)中风。核磁共振成像机的可用性较差,许多医院没有足够的资源每天运行24小时。对于如何面对放射科医师和其他临床工作人员在面对技术时,表面上似乎是为了使他们的一些技能冗余。“他们非常激动。”陈宽表示,“两个或三个星期前,有一个中国放射科医师大会,我们对我们能做的事情感到非常兴奋。他们意识到我们正在帮助他们进行诊断,同时也帮助病人的治疗计划。”

事实上,推想科技在中国的审判结果也将于本周在芝加哥举行的北美放射学会年会上公布。在此,陈宽希望得到同样热烈的回应,他还希望更多的人有机会很快从这项技术中获益。“我们已经把它扩大到中国的四家医院,初步的结果很有希望,所以很快我们就会扩大到更多的医院,希望也能进入美国。”

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