機器學(xué)習(xí)在放射學(xué)中的應(yīng)用和未來影響-資料下載頁
2025-06-28 01:18本頁面
【正文】 臨床建議或軟件的應(yīng)用采用不同的監(jiān)管方法，這是醫(yī)療保健專業(yè)人員能夠獨立審查建議的基礎(chǔ)。解讀人工智能的黑匣子4就其本質(zhì)而言，機器學(xué)習(xí)開發(fā)了無法用簡單的術(shù)語來解釋的復(fù)雜高維功能。在識別潛在原因和邏輯很重要的領(lǐng)域（例如醫(yī)療保健）中被接受使得機器學(xué)習(xí)的可解釋性成為主要挑戰(zhàn)之一。目前，當(dāng)學(xué)習(xí)無人監(jiān)督時，解構(gòu)機器決策因素的可見性有限。國防高級研究計劃局正在進行諸如解釋人工智能計劃之類的工作，以便可以更好地理解基于人工智能和機器學(xué)習(xí)的算法是如何得出其結(jié)論。()。4視覺顯著性是一種可以感知的質(zhì)量，這使一些物品能夠從鄰居中脫穎而出并立即引起我們的注意。 視覺顯著性圖可以突出圖像中的區(qū)域，這些區(qū)域已經(jīng)吸引了人類觀察者的注意力以執(zhí)行分類任務(wù)。顯著性圖可以為機器學(xué)習(xí)模型提供“可解釋性”并提高檢測結(jié)果的準確性。放射科醫(yī)生的工作視角和法醫(yī)學(xué)問題4需要監(jiān)控用于臨床診斷和決策的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能。醫(yī)生將獲得醫(yī)療診斷和治療的所有權(quán)交給患者。 在出現(xiàn)醫(yī)療錯誤的情況下，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的制造商和開發(fā)人員可能不負責(zé)任，因為根據(jù)定義，計算機正在以開發(fā)人員不知道的方式基于數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)和重新學(xué)習(xí)。 機器學(xué)習(xí)軟件提供的臨床建議可能需要由專業(yè)的醫(yī)療保健人員進行審查，他們可能會也可能不會批準該軟件提供的建議。更好的是，應(yīng)該向醫(yī)療保健專業(yè)人員提供這些建議的基礎(chǔ)，并進行審查。在可預(yù)見的未來，機器學(xué)習(xí)不會取代放射科醫(yī)師。相反，這些技術(shù)有望幫助放射科醫(yī)師，增強放射工作流程，并提高放射科醫(yī)師的診斷準確性。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以幫助識別呢些通?？梢远惚苋搜鄣哪Ｊ胶完P(guān)聯(lián)。目前，許多人工智能系統(tǒng)正在開發(fā)相當(dāng)明顯的任務(wù)，這些任務(wù)對人類來說幾乎沒有挑戰(zhàn)。如果集中考慮放射科醫(yī)生所面臨的挑戰(zhàn)，人工智能系統(tǒng)可以增加更多價值。醫(yī)學(xué)放射學(xué)與醫(yī)學(xué)放射學(xué)的未來發(fā)展方向4大量電子病歷數(shù)據(jù)的可用性允許創(chuàng)建跨學(xué)科數(shù)據(jù)池。機器學(xué)習(xí)從這些大數(shù)據(jù)中提取知識，并產(chǎn)生可用于個體結(jié)果預(yù)測分析和臨床決策的輸出。這可以為個性化醫(yī)學(xué)（或精準醫(yī)學(xué)）開辟道路，其中基因、環(huán)境和每個人生活方式因素等個體差異都被用來考慮疾病預(yù)防，治療和預(yù)后?？鐚W(xué)科合作與精準醫(yī)學(xué)50、機器學(xué)習(xí)模型在過去幾年中得到迅速發(fā)展。谷歌最近展示了一種多模式機器學(xué)習(xí)的方法，該方法為未來相關(guān)系統(tǒng)的開發(fā)提供了一個模板，該模板能夠更準確，更廣泛地適用于包括醫(yī)學(xué)在內(nèi)的不同學(xué)科。診斷成像可能是應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法的第一個醫(yī)學(xué)學(xué)科之一，但其他領(lǐng)域，如病理學(xué)，心臟病學(xué)，皮膚病學(xué)和胃腸病學(xué)也有潛在的應(yīng)用潛力。5審查各種此類數(shù)據(jù)（社會人口統(tǒng)計學(xué)，成像，臨床，實驗室和遺傳）的機器學(xué)習(xí)方法有可能實現(xiàn)進一步的個性化醫(yī)療保健，這遠遠超出僅通過成像應(yīng)用可能實現(xiàn)的目標。精準醫(yī)學(xué)需要使用新穎的計算技術(shù)對發(fā)現(xiàn)個體化疾病因素和治療決策所需的大量數(shù)據(jù)進行控制。5放射組學(xué)是一種旨在從放射圖像中提取大量定量特征的過程。放射組學(xué)是一個新興的機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它能夠?qū)⒎派鋱D像轉(zhuǎn)換為可挖掘的高維數(shù)據(jù)。例如，Zhang等人利用機器學(xué)習(xí)方法評估了從MR圖像中提取的970多個放射組學(xué)特征，并與預(yù)測晚期鼻咽癌局部和遠端治療失敗的特征相關(guān)聯(lián)。預(yù)測分析5治療反應(yīng)和預(yù)后的預(yù)測是機器學(xué)習(xí)可能有希望發(fā)展的領(lǐng)域。 這項工作的早期階段最近已經(jīng)開始。 例如，可以通過機器學(xué)習(xí)準確地估計腦腫瘤對治療的反應(yīng)。OakdenRayner等人利用胸部CT內(nèi)的特征，通過檢測指示這些CT中個體健康狀況的特征來預(yù)測患者的壽命。擴展電子病歷和其他非成像臨床數(shù)據(jù)5將來，成像數(shù)據(jù)將更容易與電子病歷和其他大型數(shù)據(jù)集中的非成像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于電子病歷數(shù)據(jù)時，可以幫助推導(dǎo)出可能導(dǎo)致臨床預(yù)測和臨床決策支持系統(tǒng)擴充的患者表征。Miotto等人評估了來自超過70萬患者的醫(yī)療記錄，這些患者的無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為“深部患者”。 他們發(fā)現(xiàn)了各種健康狀況的廣泛預(yù)測特征。5總之，隨著目前機器學(xué)習(xí)技術(shù)特別是深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，機器學(xué)習(xí)有可能在放射學(xué)實踐中得到更廣泛地臨床應(yīng)用。 在可預(yù)見的未來，預(yù)計機器學(xué)習(xí)和人工智能不會取代放射科醫(yī)師。這些技術(shù)可以潛在地促進放射學(xué)工作流程，提高放射科醫(yī)生的生產(chǎn)率，改進檢測和影像學(xué)表現(xiàn)的解釋，減少錯誤的機會，并增強患者的護理和滿意度。參考文獻：[1] Choy G, Khalilzadeh O, Michalski M, et al. Current Applications and Future Impact of Machine Learning in Radiology[J]. Radiology, 2018, 288(2): 318328. 專業(yè)整理分享
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