来源：英途（into808）
到处“抢饭碗”的人工智能终于还是没有放过可怜的医生们，近两年来一系列频繁的动作发出一个赤果果的挑衅信号：人工智能已经大举攻占医疗界，一个科室都不放过！
最让人类胆寒的是，AI医生看病居然真的比人类看的好！
这还得了！
来看看它们都做了什么（注意：以下内容整理自《自然》、《科学》杂志，你不是在看科幻片哦）
“人类完败……诊断乳腺癌，30小时病理分析竟不如谷歌AI准确”
来自谷歌、谷歌大脑与Verily公司的科学家，开发出了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能，它的表现甚至超过了专业的病理学家。
要知道，病理诊断的准确性严重依赖于病理医生的水平，即便是对于同一名病人，不同病理学家给出的诊断也往往会有很大不同：一篇2015年的论文发现，不同病理学家对乳腺癌诊断的一致率只有75.3%。在某些不典型的乳腺癌中，诊断的一致率竟下降到了48%，不足一半。
为了解决病理诊断的瓶颈，谷歌和Verily的科学家们做了一个尝试。他们将单张病理切片的图像分割成了数万至数十万个128x128像素的小区域，每个小区域内可能含有数个肿瘤细胞。随后，他们提供了许多肿瘤组织与正常组织的病理切片，供人工智能学习。最终，这款人工智能掌握了一项像素级的技巧——它能分辨出单个小区域内被标注为“肿瘤”的像素，从而将整个小区域标注为“肿瘤区”，从而有效地将肿瘤组织与健康组织区分开来。
学习完毕后，这款人工智能迎来了实战。科学家们邀请了一位病理学家，并让他与人工智能进行一场比赛。这名病理学家花了整整30个小时，仔细分析了130张切片，并给出了他的诊断结果。在随后基于灵敏度（找到了多少正确的肿瘤）和假阳性（将多少正常组织诊断为肿瘤）的评分中，这名病理学家的准确率为73.3%。人工智能交出的答卷是88.5%，完胜人类。
Game over.
《自然》重磅：AI在儿童自闭症早期诊断上完胜医生！
近期，在北卡罗来纳大学精神病学家HeatherHazlett的带领下，人工智能在疾病诊断领域又下一城。她们开发的深度学习算法，在预测2岁前的自闭症高危儿童（有个自闭症哥哥或者姐姐）是否会在2岁之后被诊断为自闭症上，以88%的准确度远超准确度只有50%的传统行为问卷调查法（Charman, 2014）。人工智能在疾病诊断领域再次战胜人类。
“AI机器人，学完2186张肺癌图谱，完胜病理学家”
2016年8月16日,《自然•通讯》发表了一份斯坦福大学医学院研究人员的研究：计算机可被培训在评估肺癌组织切片时，比病理学家更精确。
研究人员使用了从腺癌、鳞状细胞癌患者获得肺癌基因图谱的2186张图像。数据库还包含了每例肿瘤的级别、期别以及每例患者在诊断后的存活时间信息。
然后，研究人员使用这些图像来训练计算机软件程序，以确定更多肉眼所不能观察到的癌症特异性特征——近10000种个性特质vs几百种病理学家通常使用的评估特征。这些特征不仅包括了肿瘤细胞的大小及形状，也包括了细胞核的形状与质地以及与相邻肿瘤细胞的空间关系。
斯坦福大学遗传学教授Snyder博士说：“事后看来，一切都在情理之中。计算机能够比人类更加准确、快速地在数以千计的样本中，多次评估甚至是微小的差异。”
“AI再登Nature封面：诊断皮肤癌，准确率达91%”
人工智能眼里的皮肤病
细微的差别，都逃不过人工智能的火眼金睛
斯坦福大学研究人员采用深度卷积神经网络，通过大量训练发展出模式识别的AI系统，使计算机学会分析图片并诊断疾病。
训练计算机的数据库由129450张皮肤病变图片和对应的文字描述组成，涵盖了2032种皮肤病。而诊断的“参考答案”则由皮肤病专家提供，他们依靠的是非侵入性图像分析和组织活检。
之后，计算机迎来了“毕业考试”。研究者向受训的计算机和21名执业医师分别提供了一批训练数据集中，没有出现过皮肤病变的图片，这些图片都由组织活检确定了对应的病症。诊断比赛的结果是计算机的准确率和人类医生差不多，有时候还胜过人类医生。
在洛杉矶儿童医院，数据科学家Melissa Aczon和David Ledbetter提出了一种人工智能系统，这个系统可以让医生们更好地了解哪些孩子的病情可能会恶化。
他们使用了PICU里超过12000名患者的健康记录，机器学习程序在数据中发现了相关规律，成功识别出了即将死亡的患者。该程序预测死亡的准确率达到了93％，明显比目前在医院PICU中使用的简单评级系统表现更好。Aczon和Ledbetter在Arxiv上发表了相关论文，公布了他们的研究成果。
他们实验的创新点是使用了一种叫做循环神经网络（RNN）的机器学习方法，这种方法擅长处理持续的数据序列，而不是从某一个时刻的数据点直接得出结论。“RNN网络是处理临床数据序列的一种有效方法。”Aczon说，“它能够整合新产生的信息序列，得到准确的输出。”所以在程序中，RNN网络表现得更好，因为它能够随着时间的推移，根据病人最近12小时的临床数据，做出最准确的预测。
早在2014年，IBM的“沃森医生”已经在美国安德森癌症中心上岗，还收获了不小的人气，被人们亲切称作“沃森”医生，准确率达到73%，被誉为“未来最好的癌症专家”和“医神”。
要知道，IBM的沃森机器人能够在17秒内，阅读3469本医学专著，248000篇论文，69种治疗方案，61540次实验数据，106000份临床报告，并根据医生输入的病人指标信息，最终提出优选的个性化治疗方案。
“目前7种类型的肿瘤,不管多么复杂,十几秒钟就可以出具全球顶尖的诊疗方案。”就在几天前，青大附院和市立医院正式成立“沃森智能肿瘤会诊中心”,借助被称为“机器人医生”的沃森大数据系统,医生只需十几秒就可拿到具有全球顶尖专家经验的个性化诊疗方。、
All in all，“人工智能＋医疗”，不是噱头，而是未来。一个让人期待的人工智能时代，正在快速到来！你会愿意接受它吗？
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