AI工具可帮助放射科医生检测脑动脉瘤

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雷锋网消息,北京时间6月8日,斯坦福大学官网发布了吴恩达团队的一项最新成果:放射科医师借助人工智能算法改进了脑动脉瘤的诊断——脑动脉瘤是大脑血管中的隆起物,可能会渗漏或破裂,可能导致中风、脑损伤或死亡。

在诊断脑动脉瘤时,医生很快就会从人工智能工具中获得一些帮助 - 大脑中可能泄漏或爆裂的血管中的凸起,可能导致中风,脑损伤或死亡。

这项成果发表在了JAMA Network Open上。斯坦福大学统计学研究生、该论文的联合第一作者Allison Park说,“人们对机器学习在医学领域的实际作用有很多担忧。这项研究显示了人类如何在人工智能工具的帮助下参与诊断过程。”

bfa777 ,由斯坦福大学的研究人员开发并在6月7日发表于JAMA Network Open的论文中详细介绍的人工智能工具,突出了可能含有动脉瘤的脑部扫描区域。

据雷锋网了解,该工具围绕一种名为HeadXNet的算法构建,可以提高临床医生正确识别动脉瘤的能力,其水平相当于在包含动脉瘤的100次扫描中发现另外六个动脉瘤,除此之外,它还能提高临床口译医生的共识。

关于机器学习如何在医学领域实际运作的问题引起了人们的极大关注,斯坦福大学统计学研究生兼该论文的共同主要作者艾莉森公园说。这项研究是人类在人工智能工具的帮助下如何参与诊断过程的一个例子。

bfa777 2在脑部扫描中,HeadXNet使用透明的红色高光指示动脉瘤的位置。(图片来源:Allison Park)" style="width:60%;margin:1rem auto">

该工具围绕一种名为HeadXNet的算法构建,提高了临床医生正确识别动脉瘤的能力,其水平相当于在包含动脉瘤的100次扫描中发现另外六个动脉瘤。它还提高了口译临床医生的共识。虽然HeadXNet在这些实验中的成功很有希望,但研究人员团队

{"type":1,"value":"虽然HeadXNet在这些实验中取得的成功很有价值,但研究团队提醒说,需要进一步调查,以便在实际临床部署之前评估AI工具的鲁棒性,因为不同医院拥有不同的设备硬件和成像协议,研究人员计划通过多中心合作解决这些问题。

  • 他们拥有机器学习,放射学和神经外科方面的专业知识 - 提醒说,在实时临床部署之前需要进一步调查以评估AI工具的普遍性。不同医院中心的扫描仪硬件和成像协议的差异。研究人员计划通过多中心合作解决这些问题。

医师在AI帮助下降低了漏诊率

增强的专业知识

对脑部扫描结果进行梳理、寻找动脉瘤意味着要浏览数百幅图像。动脉瘤有多种大小和形状,并以不同的角度向外膨胀——有些动脉瘤在一系列类似电影的图像中不过是一个光点。

梳理脑部扫描动脉瘤的迹象可能意味着滚动数百张图像。动脉瘤有许多大小和形状,并且在棘手的角度出现气球

“寻找动脉瘤是放射科医生最费力、最关键的任务之一,”放射学副教授、该论文的联合高级作者Kristen Yeom说,“考虑到复杂的神经血管解剖结构所带来的固有挑战,以及遗漏动脉瘤可能导致的致命后果,这促使我将计算机科学和视觉的进步成果应用于神经成像。”

  • 有些记录只不过是电影般的连续图像中的一个短片。

Yeom将这个想法带到了斯坦福机器学习小组运行的AI for Healthcare Bootcamp,该小组由计算机科学副教授兼该论文的共同高级作者Andrew Ng领导。小组的核心挑战是创建一种人工智能工具,可以准确地处理这些大量的3D图像并补充临床诊断实践。

寻找动脉瘤是放射科医生承担的劳动密集型和关键任务之一,放射学副教授兼该论文的共同高级作者Kristen Yeom说。鉴于复杂的神经血管解剖学的固有挑战和错过的动脉瘤的潜在致命结果,它促使我将计算机科学和视觉的进步应用于神经成像。

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Yeom将这个想法带到了斯坦福机器学习小组运行的AI for Healthcare Bootcamp,该小组由计算机科学副教授兼该论文的共同高级作者Andrew Ng领导。核心挑战是创建一种人工智能工具,可以准确地处理这些大量的3D图像并补充临床诊断实践。

HeadXNet团队成员从左到右分别是:Andrew Ng,Kristen Yeom,Christopher Chute,Pranav Rajpurkar和Allison Park(图片来源:LA Cicero)

为了训练他们的算法,Yeom与Park和Christopher Chute合作,他是计算机科学的研究生,并概述了可在611计算机断层扫描(CT)血管造影头部扫描中检测到的临床上显着的动脉瘤。

为了训练他们的算法,Yeom与Park和计算机科学研究生Christopher Chute合作,收集了611例头部CT血管造影中检测到的临床意义显着的动脉瘤。

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