深度學習可超快分析三維醫學影像

　　英國《自然·醫學》雜志8月13日在線發表的兩項獨立研究顯示，最新的人工智能（AI）已可以基于三維醫學影像，對神經系統疾病和視網膜疾病給出快速、準確的自動診斷。這意味著深度學習算法已成功應用于三維醫學影像的超快分析。

　　深度學習方法已經能識別二維醫學影像，實現疾病診斷，但其對復雜詳細的三維影像的識別效果尚不明朗。容積成像技術已經協助從業醫師完成了不少醫療診斷，將深度學習算法應用于三維影像識別和疾病診斷，有望進一步縮小這項技術與人類專家的差距。

　　此次美國伊坎醫學院科學家埃里克·歐曼及其同事，使用全新卷積神經網絡方法分析了37200多張頭部CT掃描，不但對中風或出血等急性神經系統疾病發作實現了正確診斷，還通過模擬臨床應用證實該系統能縮短診斷時間。

　　在另一項研究中，谷歌旗下人工智能子公司——“深度思維”（DeepMind）科學家奧拉夫·羅納伯格及其同事，開發了一款深度學習架構，用于分析視網膜光學相干斷層（OCT）掃描并診斷視網膜疾病，準確率高達95%。該系統可以分別進行三維影像分割和疾病診斷，對不同成像設備輸出的復雜醫學掃描都能作出準確判斷。

　　而早在去年5月，“深度思維”就已宣布，包括其最知名的人工智能“阿法狗”在內，不再參加到人機大戰競技中去。團隊將研發出廣泛算法以投入應用，其中最重要的就是能“提供疾病治療方案”的人工智能，并與全球最知名的眼科醫院之一、倫敦摩菲眼科醫院展開了為期兩年的合作。

　　以上兩項互補研究，將深度學習算法成功應用于三維醫學影像的快速分析，意味著這些系統有望實現快速準確的診斷，從而幫助人類提升醫療工作效率。