人工智能正在給醫學成像分析帶來變革,并幫助加快診斷速度。
這項技術還具有對大量遺傳信息進行分類的潛力。
專家預測,人工智能可以整合image-based診斷和DNA-based人員nalized藥。
本文是“醫療保健大趨勢”系列文章的一部分,該系列文章探討了塑造該行業未來的主要趨勢。
隨著人工智能在醫療保健領域變得越來越普遍,蔡崇信(James C. Tsai)博士預計,這項技術將幫助他和其他臨床醫生更快、更準確地診斷病人,從而加快治療速度。
“眼科人工智能對人類健康有很多影響,”眼科醫生、西奈山伊坎醫學院眼科人工智能與人類健康中心創始主任蔡崇信告訴Insider網站。“我們還處于早期階段,但人工智能將幫助我更好地考慮和評估我以前從未有過的診斷。”
人工智能已經幫助醫生理解復雜的圖像并簡化診斷。事實上,美國食品和藥物管理局已經批準了500多種醫療人工智能算法,其中大多數在放射學領域。
蔡崇信預測,人工智能有一天將幫助醫生分析復雜的基因數據——這是精準醫學的標志。
人工智能成像和基因分析可以幫助醫生快速確定診斷并制定高度個性化的治療計劃,從而改善患者的護理。
加州大學歐文分校(University of California, Irvine)應用人工智能研究中心(Center for Applied AI Research)主任彼得·d·張(Peter D. Chang)博士說,人工智能主要用于分析復雜的醫學圖像,以診斷患者。
他說:“現在,人工智能確實存在于這個過程的方方面面。”“從使圖像本身更清晰到加快醫生做出診斷的速度。”
例如,Chang和他在UCI中風和腦血管綜合中心的同事們使用基于人工智能的工具來分析腦部掃描并對患者進行分類,從而加快了中風和血管疾病(如主動脈撕裂、肺凝塊或創傷性出血)的診斷。
對蔡崇信來說,人工智能有助于分析高度詳細的眼睛圖像,并有助于縮小患者除了青光眼和黃斑變性等眼部疾病之外的疾病范圍。
他說,對眼睛圖像的人工智能分析可以幫助預測患者有哪些疾病的風險,包括中風、糖尿病、心血管疾病、輕度認知障礙,甚至是阿爾茨海默病和帕金森病的風險。
他說:“眼睛通過視網膜上的血管告訴我們很多關于心血管系統的信息,通過視神經告訴我們很多關于神經系統健康的信息。”
除了醫學成像,人工智能有一天還可以梳理大量的遺傳信息,這對研究人員來說是一項具有挑戰性的任務。
凱斯西儲大學遺傳和基因組科學系主任、癌癥基因組和表觀基因組項目聯合負責人王正和博士告訴Insider網站說,通過對基因組或個人的完整遺傳指令的分析,人工智能可以幫助醫生和研究人員理解為什么有些患者對某些治療有反應,而另一些則沒有。
他說:“我們有很多基因組數據,但要理解這些數據真的很有挑戰性。”“人工智能將成為我們梳理人類大腦無法梳理的重要信息的一種方式。這是一個令人興奮的研究領域。”
值得注意的是,人工智能可能能夠幫助研究人員識別癌癥患者的生物標志物,顯示他們是否會對某種藥物產生反應,王說。此外,該技術還可以對基因檢測結果進行分類。一些基因突變導致疾病,而另一些則處于灰色地帶。
他說:“我們不知道某些基因變異是否真的會導致疾病。”他補充說,人工智能可能能夠幫助醫生梳理這些細微差別,以確定患者是否有患病的風險。
Wang認為,在未來幾年內,醫生辦公室的人工智能成像和人工智能基因分析不會結合起來。“也許有一天,”他說。“我們仍處于早期階段。”
他補充說,病理報告或對人體組織樣本的研究仍然是診斷和治療決策的關鍵,在這一點上可能比使用人工智能工具更準確。
探索遺傳學和成像交叉的研究正在進行中。Chang和他的同事們正在研究如何通過對腦部掃描的人工智能分析來預測腦腫瘤的基因突變。關于腫瘤基因突變的信息,可以指導放療和化療的治療決策,傳統上只有在手術切除腫瘤后才能獲得。他說,使用人工智能通過無創成像來預測這些遺傳因素,可以簡化和優化患者護理。
蔡崇信預計,除了成像掃描,人工智能還可以分析大量的基因數據,幫助他為病人制定個性化的治療計劃。
蔡崇信說:“雖然現在很多醫學領域的人工智能更多地基于圖像,而精準醫學更多地基于dna,但我認為未來它們可能會交叉。”