深度學(xué)習(xí)算法以專家級(jí)精度檢測(cè)急性呼吸窘迫綜合征
該算法分析胸部 X 光片以檢測(cè)這種常見(jiàn)但未被充分認(rèn)識(shí)的危重疾病綜合征。急性呼吸窘迫綜合征 (ARDS) 是一種危及生命的肺損傷,進(jìn)展迅速,通常會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)期健康問(wèn)題或死亡。然而,醫(yī)生可能很難識(shí)別。因此,ARDS 患者可能并不總是得到正確的護(hù)理。
現(xiàn)在,密歇根醫(yī)學(xué)和密歇根重癥監(jiān)護(hù)綜合研究中心 (MCIRCC) 的研究人員可能有了解決方案。
“在我們之前的工作中,我們發(fā)現(xiàn)醫(yī)生很難通過(guò)胸部 X 光檢查確定 ARDS 的發(fā)現(xiàn),”密歇根醫(yī)學(xué)中心的肺重癥醫(yī)師、該研究的主要作者M(jìn)ichael Sjoding 醫(yī)學(xué)博士說(shuō) 。“早期識(shí)別和治療是治療 ARDS 的關(guān)鍵因素。延誤可能是災(zāi)難性的。”
為了解決這個(gè)問(wèn)題,研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種新的人工智能算法,可以分析 ARDS 的胸部 X 光片。
在Lancet Digital Health發(fā)表的一項(xiàng)研究中 ,該團(tuán)隊(duì)表明,事實(shí)上,它可以比許多醫(yī)生更準(zhǔn)確地識(shí)別 ARDS 發(fā)現(xiàn)。當(dāng)它在另一個(gè)醫(yī)院系統(tǒng)的患者中得到外部驗(yàn)證時(shí),它也表現(xiàn)良好。
算法創(chuàng)建的背后
開(kāi)發(fā)算法并非易事。
“這些類型的算法非常‘數(shù)據(jù)饑渴’,”Sjoding 博士說(shuō),“這意味著它們需要大量數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)。”
他們使用的算法是一種稱為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或 CNN 的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,有 121 層和 700 萬(wàn)個(gè)參數(shù)。
然后,該團(tuán)隊(duì)使用一種創(chuàng)新方法訓(xùn)練算法,在來(lái)自公開(kāi)來(lái)源的 450,000 張胸部 X 光片中識(shí)別常見(jiàn)的放射學(xué)結(jié)果,但不識(shí)別 ARDS。
然后,他們使用密歇根醫(yī)學(xué)醫(yī)師針對(duì) ARDS 仔細(xì)審查和注釋的 8,000 項(xiàng)胸部 X 射線研究的獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)集訓(xùn)練算法檢測(cè) ARDS。這種方法稱為遷移學(xué)習(xí),它與人類的學(xué)習(xí)方式有很多相似之處。
“新生兒可能首先學(xué)會(huì)識(shí)別杯子或蘋果等簡(jiǎn)單物體,然后才能識(shí)別航天飛機(jī)等更復(fù)雜的物體,”醫(yī)學(xué)博士、MCIRCC 數(shù)據(jù)科學(xué)部主任、密歇根醫(yī)學(xué)研究助理教授薩達(dá)爾·安薩里 (Sardar Ansari) 說(shuō)。“同樣的原則在這里發(fā)揮作用。我們構(gòu)建了一個(gè)模型來(lái)執(zhí)行更簡(jiǎn)單的任務(wù),然后再將其重新用于相關(guān)但更困難的問(wèn)題。”
需要進(jìn)一步研究來(lái)評(píng)估該算法在臨床環(huán)境中的影響,但 MCIRCC 的團(tuán)隊(duì)相信它將改變游戲規(guī)則。
他們?cè)O(shè)想它將幫助醫(yī)生更快、更準(zhǔn)確地識(shí)別 ARDS 患者,并確?;颊攉@得循證護(hù)理。Sjoding 指出,該工具還可以加速 ARDS 研究,“我們現(xiàn)在有一種高度可靠的方法來(lái)識(shí)別 ARDS 患者,這也將使我們能夠更有效地研究他們。”
“這是 MCIRCC 團(tuán)隊(duì)科學(xué)方法的另一個(gè)很好的例子,它將臨床醫(yī)生、工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他人聚集在一起,以解決重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn),”MCIRCC 執(zhí)行董事 Kevin Ward 醫(yī)學(xué)博士說(shuō)。學(xué)習(xí) ARDS 檢測(cè)將是 ARDS 護(hù)理的根本性飛躍,尤其是在資源受到挑戰(zhàn)的環(huán)境中。”
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