治疗皮肤病最好医院 http://m.39.net/pf/a_4322694.html将医学数据转化成可以拼插组合的“乐高”模块，打通不同疾病学科的数据异质性壁垒，让医学人工智能进行跨学科、多病种应用，听起来是不是很炫酷？中山大学中山眼科中心的重磅研发成果——医学图像密集标注技术Visionome，正在将这一设想变成了现实。使用Visionome数据集，进一步研发的可针对多种眼前段疾病，进行多区域识别和分类的裂隙灯图像智能评估系统，可完成大规模筛查、综合分诊、专家级评估、多路径诊疗建议4项临床任务，准确率堪比眼科专家。Visionome由中山大学中山眼科中心林浩添教授、刘奕志教授与西安电子科技大学刘西洋教授带领团队经过5年钻研合作共同研发完成。目前，医院建立合作，加快推进医学人工智能“乐高”计划的跨学科应用，最新研究成果于年6月22日发表于《自然》杂志的子刊《自然生物医学工程》。
30秒筛查眼病，胜任4项临床任务
团队现场验证了裂隙灯图像智能评估系统这名AI医生的技能。体验者坐在裂隙灯前检查，相关图像信息上传到裂隙灯图像智能评估系统，后台的操作者选择了一些常见眼前段疾病的筛查范围，约30秒，系统给出判断：这名就诊者并没有明显的眼前段疾病。而针对随机抽取的一张眼疾患者的图像，系统则指出：患者右眼正常，但左眼患有角膜炎，并自动识别出病变的解剖部位，给出了诊疗建议。这只是AI医生小试牛刀，据介绍，它可完成4项临床任务：1）大规模筛查，对眼前段图像进行正常/异常判断，准确率高达98.54%；2）综合分诊，定位眼前段图像病变所在解剖部位，平均准确率为93.75%；3）专家级评估，针对特定解剖部位描述多项病理体征，准确率在79.47%以上；4）多路径诊疗建议，综合上诉诊断结果及患者自报告的症状等信息，进行诊疗方案建议。上述模型准确率均在外部验证中达到了眼科专家水平。为进一步评估系统的可延展性，团队使用了20种系统未学过的眼病进行测试，包括眼科十大急症及其他复杂眼病，如圆锥角膜、虹膜囊肿、视网膜母细胞瘤等，系统在大规模筛查场景中达到了84%的准确率。这说明，将医学数据转化成“乐高”，AI眼科医生通过“拼积木”，得到了举一反三的诊断能力，具有跨专科识别多病种的潜力。开始“拼积木”的AI医生是怎样炼成的
Visionome研发最初的灵感来源于日常生活：医学生在学习过程中，会基于少量精密解剖图和病理图，不断加深对解剖学、生理学和病理学等学科的学习。那么，在医学图像标注过程中，高质量的小样本数据集，是否也有潜力训练出诊断性能优异的人工智能算法？为证实这一猜想，团队决定利用类似DNA序列分割的原理对医学图像进行分割：建立Visionome密集标注标准流程，组织25人专家标注团队，将张包含角膜炎、胬肉等感染、环境、年龄相关性疾病的眼前段图像，按照14种解剖结构进行区域分割，对于6种病变部位按照54种病理性特征进行密集标注，最终得到了个解剖结构标签和个病理特征标签。图像标注是所有人工智能算法感知世界的基础，既往诊断算法常使用单一图片级二分类标注方法进行数据集构建，损失了大量有效解剖学信息，而Visionome基于解剖学和病理学特征对医学图像进行密集标注，与传统图片级分类标注方法相比，可多产生12倍标签。这些标签训练出来的算法显示了更好的诊断性能。使用者通过在Visionome诊断系统中上传眼前段图像，即能一次获得多个部位的全方位诊断，与传统的人工智能算法相比，Visionome系统可生成更加全面、精细、具体的报告，让医学人工智能成为更接地气的AI医生。区块链技术助攻，推动成果转化应用
解决了数据样本量小和数据浪费等问题，团队又开始了下一轮攻坚。为了建立可跨专科自动分割识别医学图像的结构化技术，有必要纳入更多疾病学科医学数据，从而实现医学人工智能“乐高”计划在其他疾病学科的推广应用。然而，由于医疗健康数据是患者的生物密码，数据隐私与数据安全尤为重要，因此传统的医疗健康数据囿于技术限制，仅医院，形成数据孤岛。医疗信息的传递、共享和数据安全是下一战略布局面临的首要问题。目前，团队以区块链技术优势与医疗健康数据传输共享技术相结合作为切入点，基于区块链开放共识、不可篡改、易于追溯等特点，进行医疗健康区块链技术的战略布局。Visionome也是团队在医学人工智能浪潮下的重大突破性。目前国内医学人工智能发展仍面临优质数据提取困难、现有数据标注方法效率低等一系列问题，同时许多疾病患病率低，不同学科数据特征迥异，导致现有人工智能算法通常难以应对跨学科场景。在国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目、广东省科技计划项目的支持下，团队提出医学人工智能“乐高”计划，以标准化数据标注模式、提高数据标注效率、建立医疗数据区块链等作为切入点，通过将医学数据转化成可以拼插组合的“乐高”模块，打通不同疾病学科的数据异质性壁垒。Visionome技术是医学人工智能“乐高”计划的首个研发成果，成功实现人工智能进行跨学科、多病种应用，也证明了医学人工智能“乐高”计划的高度可行性。记者｜岳超群编辑｜任君飞责编｜张秀丽通讯员｜邰梦云广东卫生在线全媒体团队出品推荐阅读
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