在《科學轉化醫(yī)學》雜志上發(fā)表的一項研究顯示，醫(yī)生們能夠利用機器學習判斷6個月大的嬰兒是否會發(fā)展成自閉癥譜系障礙，其準確率甚至超過96%。據(jù)美國北卡羅來納州大學教堂山分校、華盛頓大學等的研究者們表示，他們開發(fā)的機器學習算法能夠分析嬰兒6個月時的腦部功能性磁共振成像（fMRI）中人類醫(yī)生所讀不出來的細節(jié)，從而給出診斷結論。

用AI觀測“人所不能看到的”

近期，在北卡羅來納大學（UNC）教堂山分校精神病學家Heather Hazlett的帶領下，人工只能在疾病診斷領域又下一城。她們開發(fā)的深度學習算法，在預測2歲前的自閉癥高危兒童（有個自閉癥哥哥或者姐姐）是否會在2歲之后被診斷為自閉癥上，以88%的準確度遠超準確度只有50%的傳統(tǒng)行為問卷調查法（Charman 2014診斷自閉癥，用AI觀測“人所不能看到的”）。

Hazlett在接受IEEE采訪時表示，“我們這個算法不僅在準確性上優(yōu)于傳統(tǒng)的方法，而且我們可以在更早的時間診斷。”一般而言，自閉癥在兒童成長到2到3歲才表現(xiàn)出典型的癥狀，所以基于行為觀察和問卷調查的方法，很難判斷2歲前的兒童是否會在2歲之后被診斷為自閉癥。而Hazlett團隊發(fā)明的人工智能方法，可以在兒童12個月大時，預測他會不會在2歲時被診斷為自閉癥。

由于診斷準確率高，時間早，Hazlett團隊的這一重要成果于2017年初刊登在頂級期刊《自然》上。這是此月人工智能在疾病診斷領域的應用第二次登上《自然》雜志。

自閉癥是一種并不罕見的疾病，它還有另一個名字叫孤獨癥。據(jù)統(tǒng)計，自閉癥在普通的兒童群體中發(fā)病率約在1.5%左右，如果一個新生兒的哥哥或者姐姐被診斷為自閉癥，那么他就是個自閉癥高危患兒，他的患病風險會飆升到20%左右。據(jù)測算，目前全世界自閉癥患者數(shù)量接近4000萬。

在診斷算法開發(fā)的過程中，原始數(shù)據(jù)的收集一直是一個難題。鑒于自閉癥患者的兄弟姐妹患自閉癥的可能性是常人的20倍，該項目的研究人員走訪了自閉癥患者家屬，對患者弟弟或妹妹6個月大時的腦部掃描圖像進行收集，并在他們2歲時對他們的行為能力進行評估。研究人員收集的59個樣本中，共有11名兒童被診斷為自閉癥。

在這些數(shù)據(jù)的基礎上，研究者們開發(fā)了一個機器學習算法以尋找11名自閉癥嬰兒腦部圖像的共同點。在開發(fā)完成后，研究者們使用了該算法重新分析這59名嬰兒的腦部掃描。最終，該算法辨認出了11名自閉癥兒童中的9名，準確率超過96%。

futurism.com制作的柱狀圖，其中左側為自閉癥患者（11名患者，9人被正確識別），右側為非自閉癥患者（48人全部被正確識別）。這項診療方式不僅方便快捷、對嬰兒沒有傷害，還能夠提早18個月得出高準確性的判斷結果。對此，喬治·華盛頓大學自閉癥與神經發(fā)育障礙研究院的負責人Kevin Pelphrey評價：“這（項成果）將顛覆該領域。”


以“預防”代替“治療”，AI還需數(shù)據(jù)支持

盡管這項研究受到了醫(yī)療行業(yè)內的廣泛贊譽，該實驗結論還需經過重復性驗證，并且接受更大樣本數(shù)據(jù)的考核。事實上，機器學習和人工智能在醫(yī)療早期診斷上大有可為，原因正是在于其能夠講病例和數(shù)據(jù)庫中的大量歷史數(shù)據(jù)進行高效比對。因此，這項研究要想逐步深化，并被推廣使用，絕對不能僅僅依靠這59份初始樣本。

目前，人工智能早期診斷的各個支線都在不斷發(fā)展，其中包括AI診斷皮膚癌、肺癌、視網(wǎng)膜病變等。針對病例數(shù)據(jù)的“收集難”問題，開發(fā)AI醫(yī)療的科技巨頭們已經與醫(yī)療機構展開了緊鑼密鼓的合作。

就在上個月，人工智能公司DeepMind正在跟英國國家醫(yī)療服務系統(tǒng)（NHS）展開合作。通過NHS，Moorfields眼科醫(yī)院將向DeepMind提供的100萬份眼球掃描資料，這樣一來，人工智能可以更好地學習濕性年齡相關黃斑變性以及糖尿病視網(wǎng)膜病變等眼疾的早期癥狀。而IBM的Watson人工智能在醫(yī)療行業(yè)的布局甚至更早：以IBM Watson腫瘤解決方案（IBM Watson for Oncology）為例，其通過醫(yī)生和研究人員共計1.5萬小時的登入時間獲得了數(shù)千病例、期刊文章與教科書資料，從而能夠針對一些癌癥病癥給出治療方案備選。就在上個月，人工智能公司DeepMind正在跟英國國家醫(yī)療服務系統(tǒng)（NHS）展開合作。通過NHS，Moorfields眼科醫(yī)院將向DeepMind提供的100萬份眼球掃描資料，這樣一來，人工智能可以更好地學習濕性年齡相關黃斑變性以及糖尿病視網(wǎng)膜病變等眼疾的早期癥狀。

提早布局的IBM Watson

目前沒有證據(jù)表明可以通過某種干預手段降低嬰兒自閉癥的風險，美國國立心理健康研究所的醫(yī)學專家Armin Raznahan表示。這在很大的程度上是因為，通過目前的手段，一旦診斷兒童為自閉癥患者，那么他們受到的傷害已經無法挽回了，這一點兒跟阿爾茨海默病和帕金森病等非常類似。該研究的出現(xiàn)，將在一定程度上改善現(xiàn)在的局面。

患者并不是唯一能在人工智能醫(yī)療中獲益的群體。和人類相比，人工智能和機器學習能夠更早、更準確地識別一些疾病，同時也能夠提高醫(yī)務工作者的工作效率。這樣，醫(yī)務工作者在病情診斷上花費的時間和精力能夠更好地運用在療程規(guī)劃以及對患者個體的關注上。這一變革將對世界上缺少醫(yī)療工作者的地區(qū)有很大的意義，同時也能夠解救因病患眾多而分身乏術的醫(yī)生們。


（來源：境外考察）

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