导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能怎么确诊新型肺炎的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
既能检索病例还可帮助诊断，看人工智能如何助力医疗升级
你知道吗？眼底医学检查是窥见高血压、糖尿病、冠心病、帕金森症等重大慢病信号的重要窗口，但是很多患者因定期复查的时间、财务成本和距离的阻隔而错过了控制病变的机会。
在9月18日，首台国产“黑 科技 ”眼底影像仪问世。这个集合了AI辅助诊断系统、华为云人工智能和连接技术以及协和医院顶尖临床实力的眼底影像仪，实现超弱光照量环境下的精准诊疗，简单、快速、无损地还原图像的真实纹理，为眼科医生提供更有利于精准诊断的信息，降低了漏诊、误诊的发生率！
什么是人工智能？
人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能在医院里的应用
1、医用虚拟助理
医用虚拟助理是一种基于人工智能技术和医疗知识体系，将患者症状表现与诊疗标准对比，为患者提供全流程服务的专用型信息系统，使用者可以通过语言文字、图像等形式与AI系统进行互动，使其提供医疗咨询等服务。
目前医用虚拟助理可用于疾病诊疗的前、中、后多个环节，如诊疗前的智能导诊机器人能对患者讲话内容进行语义分析经后台数据处理并给出分诊和导诊建议，或通过传感器获取患者生命体征信息并反馈给医生来提高问诊效率。
2、医学影像识别
AI 与 X 射线、超声、CT和MRI等医学影像结合能提高医师诊断效率，辅助治疗与判断。AI在医学影像领域的应用主要是图像分割、分类、配准、识别和深度学习系统等，即通过分析影像获取有意义的信息，进行大量的影像数据对比，进行算法训练，逐步掌握诊断能力。医学影像领域已成为AI与大数据在医疗领域应用发展最快的方向之一。
3、病理诊断
AI在标注病理结构等肿瘤特征时能够识别到人眼无法观察到的细节并作定量描述，可避免医师主观性带来的差异。AI深度学习技术在病理学领域展现出极大的应用前景，它可以帮助病理医师提高诊断效率和准确性，减轻工作负担，缓解病理医师缺乏以及不同地区医师诊断水平差距明显的难题，为患者提供更加精准、可靠的高质量医疗服务。
4、辅助诊疗
辅助诊疗是指将AI技术用于疾病诊疗中，让计算机从医学书籍、文献、指南和案例等深度学习医学知识并归纳，建立知识库，模拟医师的思维和诊断推理过程，对患者的病症信息等医疗大数据进行智能匹配，通过已学习的知识推理判断疾病原因与发展趋势，给出初步的诊断和治疗方案，医师参考辅助诊疗结果并结合临床经验提供更多的临床决策指导，使诊疗流程更加客观、科学、合理、高效。
5、医学数据平台
基于AI与互联网技术的医学数据平台可以分为两类：一是医学研究大数据平台，通过对医学文献中的海量医疗大数据进行分析，能够有效促进医学研究；二是医学评价数据平台，通过平台获取医疗机构内包括病案首页以及大型医用设备和临床重点药物相关的医疗活动中重要的数据点，让大数据进行分析和数据模型推演，从而提高医疗机构相关工作整体管理水平。
6、疫情诊治与监测
AI 借助大数据技术可以通过影像识别、自动体温检测和病毒溯源等辅助新冠肺炎诊治并进行疫情监测预警，开发适宜的预警关键技术，基于人工智能的疫情监控云平台监测预警、疫情地图、确诊及密切接触人员轨迹追踪、人群流动监测等在减少人力成本、降低感染风险的同时显著提升抗疫效率。
人工智能技术广泛的应用前景，将给老百姓看病带来许许多多、实实在在的便利。手术机器人、远程手术等应用场景，还将让更多百姓享受到优质的医疗资源。
专家：中国传媒大学信号与信息处理专业副教授余心乐
ai辅助影像诊断使用的是哪个ai模型
光明网
2020-2-22 12:02 · 光明网官方账号
新华网北京2月22日电（记者盖博铭）记者从阿里巴巴达摩院获悉，该机构所研发的医疗人工智能算法模型已在湖北、上海、广东、江苏等地的医院上岗。截至目前，该算法模型已对3万个临床疑似新冠肺炎病例CT影像进行了诊断，单个病例影像分析可在20秒内完成，准确率达到96%。
为了提升新冠肺炎的临床诊断效率，阿里巴巴达摩院基于5000多个病例的CT影像样本数据，研发了全新的人工智能算法模型，可在20秒内快速完成新冠肺炎影像的分析。人工智能还能并直接算出病灶部位的占比比例，进而量化病症的轻重程度。
据报道，该技术于2月15日率先在郑州岐伯山医院投入使用，目前已在湖北、上海、广东、江苏、安徽等10多个省市的医院落地，已有3万个临床疑似新冠肺炎病例通过该算法模型完成CT影像的诊断。
阿里巴巴达摩院算法专家徐敏丰表示：“人工智能已经成为临床医生提升诊断效率的重要手段，尤其在细微区别的CT影像分析上远远高于医生肉眼的效率，可以预见未来人工智能还将在更多的疾病诊断中发挥价值。”
广州开发诊断肺炎人工智能系统准确率如何？
近日，广州市妇女儿童医疗中心基于深度学习开发出一个能诊断眼病和肺炎两大类疾病的人工智能系统，这项研究成果以封面文章登上了2月23日的世界顶级期刊《细胞》。
这项人工智能成果能够根据影像资料，给医生提出诊断建议，并解释判断的依据。比对实验发现，该系统在诊断眼疾时的准确率达96.6%；在区分肺炎和健康状态时准确率达92.8%，这种水平足以与有十几年经验的专家医生相媲美。
本领有多大
精准用药，秒级判定
肺炎是全世界儿童因感染导致死亡的首要原因。从一张胸部CT上找到肺结节，一名经过训练的医生平均需要3—5分钟，而依靠人工智能则仅需要3—5秒。
这就是由张康教授领衔的广州市妇女儿童医疗中心和加州大学圣地亚哥分校课题组研发的人工智能平台。
不光是快，更重要的是准。决定肺炎预后的关键因素是能否根据肺炎的病原学类型精准用药。传统的基于血培养、痰培养、生化检测等方法，很难快速准确判断。而人工智能平台则可以基于儿童胸部X线片实现儿童肺炎病原学类型的秒级准确判定。
这就实现了用人工智能精确指导抗生素的合理使用，而且该平台可以不受医院级别和区域的限制，实现社区医疗、家庭医生、专科医院的广覆盖，为肺炎这一抗菌素滥用重灾区提供精准用药方案，避免抗菌素滥用，促进儿童重症肺炎康复。
人工智能平台具有重要的临床意义，人们期待效率更高、精准度好的人工智能成为医生的好帮手。在诊前疾病的筛查、预防，就诊时医疗图像辅助诊断、检验结果分析、手术辅助以及就诊后的医疗随访、慢性病监测、康复协助、健康管理等方面，人工智能都将有所作为。甚至会为基础科研辅助、药物研发、基因筛选分析、医疗培训等带来改变。
“现在我们的人工智能平台可以不受人员不受区域的限制，在世界任何地方让更多的患者早发现、早诊断、早治疗。”2016年加入广州市妇女儿童医疗中心基因检测中心的加州大学圣地亚哥分校Shiley眼科研究所教授张康说。
值得信任吗
准确度高，过程可见
有人说，人工智能看病靠谱吗？把身家性命交给机器人，放心吗？
研究团队从黄斑变性和糖尿病视网膜黄斑水肿这两种疾病切入，让这一人工智能系统不停地学习眼部光学相干断层扫描图像。在学习了超过20万病例的图像数据后，该平台诊断黄斑变性、黄斑水肿的准确性达到96.6%，灵敏性达到97.8%。与5名眼科医生诊断结果相比，确认平台可以达到训练有素的眼科医生的水平，并在30秒内决定病人是否应该接受治疗。
记者了解到，这套人工智能系统具有深度学习能力。人们所熟知的AlphaGo、自动驾驶等应用，都是基于深度学习技术开发的。
在此项研发过程中，课题组应用了基于迁移学习模型的新算法，既大幅提升了人工智能的学习效率，又有利于实现“一个系统解决多种疾病”的目标。
“传统的深度学习模型一般需要上百万的高质量同类型的标注数据才能获得较为稳定和精确的输出结果，但现实中给每种疾病都收集上百万张高质量的标注图像几乎是不可能实现的，使得人工智能在医学影像学领域的病种广覆盖很难实现。”张康介绍。所以，目前已有的医疗人工智能一般一个系统只能针对一种疾病。
相对而言，这项基于迁移学习模型的人工智能平台所需的数据量极少，研究者只需要几千张就可以很好地完成一次跨病种迁移。
例如，在本研究中，课题组在20万张眼部图像数据训练出来的人工智能系统基础上，只用了5000张胸部X线图像，就通过迁移学习构建出肺炎的人工智能图像诊断系统，实现了儿童肺炎病原学类型的差异性分析和秒级判定。经检测，它在区分肺炎和健康状态时，准确性达到92.8%，灵敏性达到93.2%；在区分细菌性肺炎和病毒性肺炎上，准确性达到90.7%，灵敏性达到88.6%。
此外，以往单纯依靠深度学习技术的研究和产品，给出的报告中只有结果，而没有列出判断的理由与过程，这种“黑箱子”式的诊断，即便精准度很高，医生也不敢妄加使用。而这一人工智能平台一定程度上克服了这种局限性，让人“知其然，还知其所以然”。
课题组使用了遮挡测试的思维，通过反复学习、实践和改进，平台可以显示它从图像的哪个区域得出诊断结果，在一定程度上给出了判断理由，从而使其本身更有可信度。
前景有几何
系统评估，辅助决策
人工智能诊断起疾病来如此高效，机器人医生离我们的生活还有多远？
张康说，目前他们的人工智能系统已经在美国和拉丁美洲眼科诊所进行小规模临床试用。此外，在后续的研究中，他们还会进一步增加数据学习模本的数量，同时增加可诊断的疾病种类，并进一步优化系统等。
早在2015年，广州市妇女儿童医疗中心基于医疗大数据，融合人工智能前沿技术，启动了“咪姆熊”智能家族研发项目。
“这个家族成员有四头熊，发热熊、影像熊、导诊熊、营养熊。”该院临床数据中心主任梁会营介绍，“发热熊”以儿童常见的发热相关疾病为研究内容，基于权威指南、专家共识、200余万份的海量病历等知识型文本，融合多源异构数据整合技术、自然语言处理技术和机器学习算法，经过一年的训练，已经能够成功针对24种儿童常见发热相关疾病开展准确的辅助诊断，通过无缝嵌入电子病历系统成为门诊医生的贴心助手。
而影像熊基于“胸部X线片+微生物培养检测大数据”，采用深度学习算法，可智能识别肺炎的微生物感染状况（细菌性、病毒性、混合感染性），为抗菌素的精准应用提供决策支持，目前已实际应用到医生的辅助诊断。其实践中形成的数据和技术，成为人工智能系统科研成果的重要基础和组成部分。
另外两头“熊”也在茁壮成长中，不久的将来可望和公众见面。
此次发表在《细胞》杂志上的医学人工智能研究成果，被广州市妇女儿童医疗中心当做一个新的起点。中心主任、院长夏慧敏表示，“人工智能平台的终极目标，是整合文本型病历数据、全结构化实验室检查数据、图像数据、光电信号等多媒介数据，模拟临床医生对患者病情进行系统评估，为医务人员提供综合的辅助决策。而不仅仅是为影像科医生或某一医技科人员提供单一方面的辅助决策。”
“因此，该平台还在不断强化当中。”夏慧敏举例说，例如在儿童肺炎病原学类型智能判别领域，团队正在系统阅读X线片的基础上，增加了实验室检查和临床症状的学习，从而更精确判断出儿童肺炎的病原菌类型。
“希望在不久的将来，这项技术能应用到初级保健、社区医疗、家庭医生、专科医院等等，形成大范围的自动化分诊系统。”夏慧敏说。
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这套人工智能咋这么“聪明”
这套人工智能采用了迁移学习算法，就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练，也就是运用已有的知识来学习新的知识，找到已有知识和新知识之间的相似性，用成语来说就是“举一反三”。
比如，已经学会下围棋，就可以类比着来学习象棋；会打篮球，就可以类比着来学习排球；已经会中文，就可以类比着来学习英语、日语等等。如何合理地寻找不同模型之间的共性，进而利用这个桥梁来帮助学习新知识，就是“迁移学习”的核心。迁移学习被认为是一种高效的技术，尤其是面临相对有限的训练数据时。
以医学图像学习为例，该系统会识别预系统中图像的特点，研究人员再继续导入含有第一层图像相似参数和结构的网络系统，最终构建出终极层级。
微信里的搜一搜测新冠准吗
事件之我见
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手机检测新冠“阳性”，靠谱吗？
事件之我见
2023-01-01 16:31山东
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最近在手机app上发现了一款软件，据说能直接在手机上检测自己是否感染“阳性”。现如今，核酸检测点都是“潜在风险”人群，测一次感染的风险都比较大，如果足不出户就能够检测，那岂不省事了？
于是抱着猎奇心态，我点开了相应的app程序，系统提示:请在安静环境下录制，请勿佩戴口罩，请勿使用耳机，正对手机麦克风大约10厘米，一次性咳嗽四声以上。录音结束后自动识别，有“正常”和“疑似新冠肺炎”两种结果。小程序有新冠肺炎声音采集和多病种声音采集两个选项。
软件的开发商表示:目前企业通过对200余个国外新冠患者咳嗽音（非洲）和800个正常人咳嗽音测试，系统敏感性和特异性均超过了90%。系统以微信小程序的方式，可实时获得识别结果，对于新冠无症状感染者小样本集测试正确检出率超过70%。
当然，该软件也是给自己留了后路，系统文字给予说明:测试结果仅供参考，并不代表最终结果，请以医学检测手段为准。并表示，目前该软件只是测试，并非实际使用。
类似的音频鉴“病”识别软件还有很多，那究竟准不准呢？小编觉得不靠谱。对于该企业求新、求变的精神我非常赞赏，但如果真的有用，我们还需要出门做核酸？还需要买试纸捅鼻子？全世界早普及开了，就算是百分之五十的概率，对于新冠疫情的防控都会产生积极作用。目前为止，全世界没有一个国家的新冠检测是靠语音来完成的，足以说明全部问题。
古时候中医讲究望闻问切，声音是医学范畴内的重要医疗数据。中医博大精深，中医通过大量的医学实践经验，是可以做到望闻问切的，因为人体发声时会产生相应的生物标记物，当身体出现健康问题时，疾病的特异性干扰会对人体某个系统或多个系统产生细微、肉眼难以察觉、具有特性的变化，生物标记物含量由此也会发生变化。而这种变化，可以利用机器和人工智能技术来进行检测和分析计算。
根据卡内基梅隆大学（CMU）的研究数据表明，新冠肺炎患者的肺部感染后会发生病变，从而在声音上会产生一些特征，利用人工智能可以对相应的特征进行抓捕和分析，该研究团队也是一直长期致力于语音取证技术的研究，探索发现人的声音受到器官机构状况和健康程度的影响，从而找到生理、心理甚至医学数据。
手机检测核酸病毒，这是一个美好的愿望，我相信随着人类技术的进步一定能够有所突破，但这条路目前还是任重而道远。很多的软件打着“看病问诊”的旗号招摇过市，图一乐就好，认真的话就输了。说白了，“语音看病”无非就是通过鉴别音频赫兹的变化规律来判断呗，如果超过后天的参数设置区间，就意味着出现问题，反之则平安无事。语音识别现在已经被广泛运用，通过手机银行、手机密码等实操来看，语音识别的错误率还是比较高，有时候自己喊三四遍都通过不了，反倒是不如指纹、密码等方便。
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