機(jī)器學(xué)習(xí)在放射學(xué)中的應(yīng)用和未來影響-閱讀頁
2025-07-13 01:18本頁面
【正文】 如，一個用于MRI的前列腺癌放射治療計劃中機(jī)器學(xué)習(xí)的框架顯示，風(fēng)險器官受到輻射的劑量減少，同時癌變組織受到輻射劑量的增加。利用自然語言處理從自由文本放射學(xué)報告中提取數(shù)據(jù)有助于質(zhì)量保證和性能監(jiān)測，以及臨床決策支持的大規(guī)模測試。這可以為處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的其他機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序提供放射輸入數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理算法可以幫助跟蹤放射科醫(yī)師的建議，并減少后續(xù)建議通信中斷的可能性。不同來源的數(shù)據(jù)吞吐量很高，包括病史和進(jìn)展記錄，實驗室結(jié)果，病理報告和圖像，放射學(xué)報告和圖像，基因組學(xué)以及醫(yī)療記錄系統(tǒng)的安全報告?？梢詫⒏鞣N機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（例如核方法，矩陣分解模型和基于網(wǎng)絡(luò)的融合方法）應(yīng)用于數(shù)據(jù)集成和分析。機(jī)器學(xué)習(xí)性能：通常但不總是需要大數(shù)據(jù)集3Google的Peter Norvig（an American puter scientist）證明，大量數(shù)據(jù)可以克服機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不足。 在醫(yī)學(xué)成像分析中，與其他類型的機(jī)器學(xué)習(xí)一樣，所需的數(shù)據(jù)量在很大程度上取決于要執(zhí)行的任務(wù)。 另一方面，性能分類任務(wù)（例如，將肝臟病變分類為惡性與良性）可能需要更多標(biāo)簽示例，這也可能在很大程度上取決于要區(qū)分的分類器的數(shù)量。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺乏大量特定特征，因此罕見的發(fā)現(xiàn)或特征也可能是其弱點(diǎn)，因此容易出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況。偏差是算法中的錯誤假設(shè)，這可能導(dǎo)致錯過關(guān)聯(lián)（欠擬合）。最優(yōu)模型不僅準(zhǔn)確地表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而且可以推廣到看不見的數(shù)據(jù)。 因此，該算法在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，而在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。地面實況注釋4廣泛的地面真理注釋往往需要對機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行適當(dāng)?shù)挠?xùn)練。需要大量的勞動力成本、時間和資源來合理的實施這些項目。定義標(biāo)準(zhǔn)4合理地開發(fā)人工智能工具需要定義標(biāo)準(zhǔn)化用例和注釋工具。美國放射學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究所的臨床專家組與其他醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)會一起，正在定義這些標(biāo)準(zhǔn)化用例。美國國家癌癥研究所的注釋和圖像標(biāo)記模型為圖像和圖像特征的注釋提供了一種可能的標(biāo)準(zhǔn)方法。許多系統(tǒng)包含并需要單獨(dú)的工作站或網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來發(fā)送圖像以便進(jìn)行分析?？赡苄枰獮闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法與現(xiàn)有系統(tǒng)的互操作性設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)。需要通過接觸更多數(shù)據(jù)，根據(jù)模型中的可能變化不斷更新機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在臨床使用機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序之前，應(yīng)向FDA提交有關(guān)算法開發(fā)和臨床驗證的特定信息。 FDA在管理該軟件方面面臨挑戰(zhàn)，其目前正在為機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)適當(dāng)?shù)谋O(jiān)管途徑。另一個例子是繼續(xù)在用戶手中學(xué)習(xí)并且隨著時間的推移表現(xiàn)更好的算法。FDA可能需要針對像“黑匣子”這樣只提供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(dú)立審查建議的基礎(chǔ)。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(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性成為主要挑戰(zhàn)之一。國防高級研究計劃局正在進(jìn)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(jī)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。顯著性圖可以為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供“可解釋性”并提高檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。醫(yī)生將獲得醫(yī)療診斷和治療的所有權(quán)交給患者。 機(jī)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(jìn)行審查，他們可能會也可能不會批準(zhǔn)該軟件提供的建議。在可預(yù)見的未來，機(jī)器學(xué)習(xí)不會取代放射科醫(yī)師。機(jī)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)。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。機(jī)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?？鐚W(xué)科合作與精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)50、機(jī)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(jī)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(zhǔn)確，更廣泛地適用于包括醫(yī)學(xué)在內(nèi)的不同學(xué)科。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(jī)器學(xué)習(xí)方法有可能實現(xiàn)進(jìn)一步的個性化醫(yī)療保健，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出僅通過成像應(yīng)用可能實現(xiàn)的目標(biāo)。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(jī)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)。預(yù)測分析5治療反應(yīng)和預(yù)后的預(yù)測是機(jī)器學(xué)習(xí)可能有希望發(fā)展的領(lǐng)域。 例如，可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)確地估計腦腫瘤對治療的反應(yīng)。擴(kuò)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)。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”。5總之，隨著目前機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)特別是深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，機(jī)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。這些技術(shù)可以潛在地促進(jìn)放射學(xué)工作流程，提高放射科醫(yī)生的生產(chǎn)率，改進(jìn)檢測和影像學(xué)表現(xiàn)的解釋，減少錯誤的機(jī)會，并增強(qiáng)患者的護(hù)理和
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