深度学习KO三维医学影像

　　英国《天然·医学》杂志13日在线宣告的两项独立研讨闪现，最新的人工智能(AI)已可以根据三维医学形象，对神经系统疾病和视网膜疾病给出快速、准确的主动确诊。这意味着深度学习算法已成功运用于三维医学形象的超快分析。

　　深度学习方法现已能辨认二维医学形象，完结疾病确诊，但其对杂乱详细的三维形象的辨认效果尚不亮堂。容积成像技术现已帮助从业医师完结了不少医疗确诊，将深度学习算法运用于三维形象辨认和疾病确诊，有望进一步缩小这项技术与人类专家的距离。

　　此次美国伊坎医学院科学家埃里克·欧曼及其伙伴，运用全新卷积神经网络方法分析了37200多张头部CT扫描，不但对中风或出血等急性神经系统疾病发作完结了正确确诊，还通过模仿临床运用证明该系统能缩短确诊时刻。

　　在另一项研讨中，谷歌旗下人工智能子公司——“深度思维”(DeepMind)科学家奥拉夫·罗纳伯格及其伙伴，开发了一款深度学习架构，用于分析视网膜光学相干断层(OCT)扫描并确诊视网膜疾病，准确率高达95%。该系统可以分别进行三维形象切割和疾病确诊，对不同成像设备输出的杂乱医学扫描都能作出准确判别。

　　而早在上一年5月，“深度思维”就已宣告，包含其最出名的人工智能“阿法狗”在内，不再参加到人机大战竞技中去。团队将研发出广泛算法以投入运用，其间最重要的就是能“供应疾病治疗计划”的人工智能，并与全球最出名的眼科医院之一、伦敦摩菲眼科医院展开了为期两年的合作。

　　以上两项互补研讨，将深度学习算法成功运用于三维医学形象的快速分析，意味着这些系统有望完结快速准确的确诊，然后帮忙人类进步医疗工作效率。