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文章出處: 網(wǎng)責(zé)任編輯: 作者: 2018-11-24 17:10:00

 吳恩達(dá)的斯坦福團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一個(gè)X光確診算法,依據(jù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

與從前的肺炎檢測(cè)專門算法不同,這次的CheXNeXt模型,可以確診14種疾病,包括肺炎、胸腔積液、肺腫塊等等。

在其間10種疾病的確診上,AI都與人類放射科醫(yī)師的體現(xiàn)相當(dāng),還有一種超越了人類。而且,AI的確診速度是人類的160倍

團(tuán)隊(duì)說,這樣的算法有希望填補(bǔ)醫(yī)療資源的缺少,也可以用來削減人類醫(yī)師因?yàn)?span style="font-weight: 700;">疲勞而導(dǎo)致的確診錯(cuò)誤。

AI醫(yī)師如何煉成 最大的數(shù)據(jù)集

?

算法是用ChestX-ray14數(shù)據(jù)集來練習(xí)的,這是現(xiàn)在最大的X光機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù),有超越11萬張正面胸片,來自3萬多位患者。

14,就代表這些胸片里,總共包括了14種肺部疾病。

每一張胸片都要標(biāo)示,是依據(jù)醫(yī)師的放射學(xué)陳述,用自動(dòng)提取 (Automatic Extaction) 的方法來標(biāo)示的。

練習(xí)過程分兩步

算法是由多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)集而成。

 

第一步,由所以自動(dòng)標(biāo)示,所以要解決標(biāo)簽部分不正確(Partially Incorrect) 的問題。

具體方法是,先讓這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在數(shù)據(jù)集里練習(xí)14種疾病的猜測(cè)。然后用它們做出的猜測(cè),來重新標(biāo)示數(shù)據(jù)集

第二步,再拿一個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)集,在新標(biāo)示的數(shù)據(jù)集上練習(xí)。這次練習(xí)完結(jié),AI就可以去確診疾病了。

那么,AI猜測(cè)過程中的要點(diǎn)在哪里?

圖上有要點(diǎn)

算法不需要任何額定的監(jiān)督,就可以用胸片來生成熱圖(Heat Map) ,相當(dāng)于劃要點(diǎn)

顏色越暖的部分,對(duì)疾病確診越有價(jià)值。

 

這是依靠類激活圖 (Class Activation Mapping,CAM) 來完結(jié)的。

如此一來,AI就像人類一樣,知道確診某種疾病的時(shí)候,哪里才是該要點(diǎn)關(guān)注的部分。

人機(jī)大賽

練習(xí)好之后,團(tuán)隊(duì)找了9個(gè)人類放射科醫(yī)師來競(jìng)賽。其間:

6位來自學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu),均勻經(jīng)驗(yàn)超越12年。

3位來自醫(yī)院,是放射科高級(jí)住院醫(yī)師。

 

人類和AI要識(shí)別的,是420張正面胸片,也是包括14種疾?。?/p>

肺不張,心臟肥壯,鞏固,水腫,積液,肺氣腫,纖維化,疝氣,滋潤(rùn),腫塊,結(jié)節(jié),胸膜增厚,肺炎,氣胸。

競(jìng)賽結(jié)果如下:

只有在心臟肥壯,肺氣腫和疝氣這三項(xiàng)確診中,AI顯著不敵人類選手的準(zhǔn)確度。

在肺不張的確診中,AI的體現(xiàn)顯著優(yōu)于人類。

 

正常心臟 (左) vs 肥壯心臟 (右)

其他10項(xiàng),人類與AI不相上下

總體來說,算法的確診能力與與放射科醫(yī)師附近。

所以,仍是看一下速度吧。

420張圖,AI用時(shí)1.5分鐘,人類用時(shí)240分鐘。

吳恩達(dá)教師終年尋求的“AI顛覆醫(yī)療”之說,仍是在時(shí)間上體現(xiàn)最顯著。

One More Thing

 

隨研究成果一起發(fā)布的視頻里,有一個(gè)叫XRay4All的手機(jī)使用,只要給胸片拍個(gè)照,就可以讓AI幫助確診了。

不知那會(huì)是多遠(yuǎn)的未來,但這次的人機(jī)比賽,AI的體現(xiàn)仍是能看到希望的。

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