機器學習在放射學中的應用和未來影響-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。解讀人工智能的黑匣子4就其本質(zhì)而言，機器學習開發(fā)了無法用簡單的術語來解釋的復雜高維功能。在識別潛在原因和邏輯很重要的領域（例如醫(yī)療保?。┲斜唤邮苁沟脵C器學習的可解釋性成為主要挑戰(zhàn)之一。目前，當學習無人監(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習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。顯著性圖可以為機器學習模型提供“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)學問題4需要監(jiān)控用于臨床診斷和決策的機器學習系統(tǒng)的性能。醫(yī)生將獲得醫(yī)療診斷和治療的所有權交給患者。 在出現(xiàn)醫(yī)療錯誤的情況下，機器學習系統(tǒng)的制造商和開發(fā)人員可能不負責任，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)集學習和重新學習。 機器學習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，應該向醫(yī)療保健專業(yè)人員提供這些建議的基礎，并進行審查。在可預見的未來，機器學習不會取代放射科醫(yī)師。相反，這些技術有望幫助放射科醫(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。機器學習系統(tǒng)可以幫助識別呢些通?？梢远惚苋搜鄣哪Ｊ胶完P聯(lián)。目前，許多人工智能系統(tǒng)正在開發(fā)相當明顯的任務，這些任務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)學放射學與醫(yī)學放射學的未來發(fā)展方向4大量電子病歷數(shù)據(jù)的可用性允許創(chuàng)建跨學科數(shù)據(jù)池。機器學習從這些大數(shù)據(jù)中提取知識，并產(chǎn)生可用于個體結(jié)果預測分析和臨床決策的輸出。這可以為個性化醫(yī)學（或精準醫(yī)學）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防，治療和預后?？鐚W科合作與精準醫(yī)學50、機器學習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習的方法，該方法為未來相關系統(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)學在內(nèi)的不同學科。診斷成像可能是應用機器學習算法的第一個醫(yī)學學科之一，但其他領域，如病理學，心臟病學，皮膚病學和胃腸病學也有潛在的應用潛力。5審查各種此類數(shù)據(jù)（社會人口統(tǒng)計學，成像，臨床，實驗室和遺傳）的機器學習方法有可能實現(xiàn)進一步的個性化醫(yī)療保健，這遠遠超出僅通過成像應用可能實現(xiàn)的目標。精準醫(yī)學需要使用新穎的計算技術對發(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。放射組學是一個新興的機器學習領域，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等人利用機器學習方法評估了從MR圖像中提取的970多個放射組學特征，并與預測晚期鼻咽癌局部和遠端治療失敗的特征相關聯(lián)。預測分析5治療反應和預后的預測是機器學習可能有希望發(fā)展的領域。 這項工作的早期階段最近已經(jīng)開始。 例如，可以通過機器學習準確地估計腦腫瘤對治療的反應。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)相關聯(lián)。將深度學習應用于電子病歷數(shù)據(jù)時，可以幫助推導出可能導致臨床預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)督深度學習表現(xiàn)為“深部患者”。 他們發(fā)現(xiàn)了各種健康狀況的廣泛預測特征。5總之，隨著目前機器學習技術特別是深度學習的快速發(fā)展，機器學習有可能在放射學實踐中得到更廣泛地臨床應用。 在可預見的未來，預計機器學習和人工智能不會取代放射科醫(yī)師。這些技術可以潛在地促進放射學工作流程，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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