據(jù)《介入放射學(xué)協(xié)會(huì)：2017年年度科學(xué)會(huì)議》的報(bào)道， UCLA的介入放射學(xué)的研究者們從“無人駕駛”中發(fā)現(xiàn)了一項(xiàng)前沿技術(shù)，研究專家們運(yùn)用該人工智能技術(shù)，發(fā)明了一個(gè)介入放射學(xué)科的智能醫(yī)療助手。該助手能夠與臨床醫(yī)師進(jìn)行自由交流，迅速對(duì)一些常見的醫(yī)療問題給出有醫(yī)學(xué)依據(jù)的回復(fù)。有了這一發(fā)明，醫(yī)師可以方便地為患者介紹介入放射學(xué)治療的基本概念以及患者在治療方案中各個(gè)階段的準(zhǔn)確信息。

　　Edward Lee是UCLA大衛(wèi)格芬醫(yī)學(xué)院的放射學(xué)助理教授，同時(shí)也是該研究的作者之一。他在談到人工智能的應(yīng)用時(shí)表示：

　　我們認(rèn)為人工智能完全有可能在介入放射學(xué)中作為一種低成本、自動(dòng)化的醫(yī)療助手，用于改進(jìn)患者的治療和護(hù)理。如今，人工智能已經(jīng)改造了很多行業(yè)，我們相信它在改造醫(yī)療領(lǐng)域，同樣有著巨大的潛力。

　　在這項(xiàng)研究中，運(yùn)用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的醫(yī)療助手需要理解范圍極廣的臨床醫(yī)學(xué)問題。研究專家們讓其用一種類似于短信對(duì)話的方式對(duì)每個(gè)問題做出適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的靈感來自于人類大腦的工作機(jī)制，其人工神經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)能對(duì)龐大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，從中自動(dòng)總結(jié)得出一種模式，無需人類的干預(yù)也能“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，在疾病的早期診斷、治療計(jì)劃、病情監(jiān)控等方面提供豐富的、可供借鑒的建議。

　　醫(yī)學(xué)博士Kevin Seals，在UCLA擔(dān)任放射學(xué)科主治醫(yī)師，同時(shí)也是這個(gè)AI項(xiàng)目的程序員和作者之一。他在談到這項(xiàng)研究時(shí)指出：

　　這項(xiàng)研究將使得醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)的各個(gè)人群受益。舉例來說：病患護(hù)理團(tuán)隊(duì)成員能更快、更方便地得到準(zhǔn)確的醫(yī)療信息；介入放射學(xué)醫(yī)生們能夠節(jié)省用于電話溝通的時(shí)間，將更多時(shí)間用于患者照護(hù)；最重要的是，患者能夠更好地掌握治療的相關(guān)信息，并接受更高水平的治療與護(hù)理。

　　該研究團(tuán)隊(duì)的專家們通過向程序輸入超過2000個(gè)常見的介入放射醫(yī)師咨詢的模擬案例，從而建立起一個(gè)介入放射學(xué)的知識(shí)庫。通過這種形式的學(xué)習(xí)，這個(gè)程序能夠立刻對(duì)臨床醫(yī)師提出的問題給出最佳的答案。程序回應(yīng)的答案包含了多種形式的信息，包括醫(yī)學(xué)網(wǎng)站地址、醫(yī)療信息圖表、定制醫(yī)療方案等。

　　如果程序判斷出提問者是需要人工回應(yīng)的，那么它就會(huì)提供相關(guān)的聯(lián)絡(luò)方式。在醫(yī)生們的使用過程中，各種問答情境也將作為這個(gè)程序的學(xué)習(xí)資源，程序在實(shí)踐中會(huì)不斷進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和改進(jìn)，以達(dá)到更智能的水平。研究者們采用了一種叫做“自然語言處理”的技術(shù)，這一技術(shù)的實(shí)現(xiàn)是通過IBM的Watson人工智能計(jì)算機(jī)來完成的。Watson能夠用自然語言回答各種問題，并且高效實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的其他重要功能。

　　目前，介入放射學(xué)住院醫(yī)師、放射腫瘤學(xué)家和UCLA的介入放射科研究者們組成了一個(gè)小團(tuán)隊(duì)來測(cè)試和評(píng)估該研究項(xiàng)目。醫(yī)學(xué)博士John Hegde，同時(shí)也是加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）腫瘤放射學(xué)科的主治醫(yī)師，他非?？春眠@一智能醫(yī)療助手在醫(yī)療服務(wù)上的發(fā)展前景：

　　我相信這個(gè)應(yīng)用程序可以改變醫(yī)生間的交流方式，進(jìn)而為患者提供更高效的治療。對(duì)我來說，關(guān)鍵點(diǎn)在于這個(gè)程序最終將會(huì)成為一種高效、無縫的醫(yī)學(xué)信息傳遞和交流的方式。盡管使用起來就像通過短信消息與朋友聊天一樣簡(jiǎn)單，但是不可否認(rèn)的是，這確實(shí)是一種快速獲取所需醫(yī)療信息和數(shù)據(jù)，幫助做出更適當(dāng)?shù)闹委煼桨傅膹?qiáng)大工具。

　　在這個(gè)智能醫(yī)療助手不斷改進(jìn)的過程中，專家們也希望進(jìn)一步擴(kuò)展其工作范圍，讓它協(xié)助其他科室醫(yī)生的交流，例如心臟病學(xué)專家和神經(jīng)外科醫(yī)生。Edward Lee表示，在整個(gè)醫(yī)療保健領(lǐng)域內(nèi)推廣使用這一技術(shù)，將幫助人類獲得更高的醫(yī)療水平。

　　參考文獻(xiàn)：

　　《使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來協(xié)助醫(yī)生診斷以及介入放射學(xué)——“虛擬放射學(xué)助手”的發(fā)展》K. Seals; D. Dubin; L. Leonards; E. Lee; J. McWilliams; S. Kee; R. Suh；加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）大衛(wèi)格芬醫(yī)學(xué)院，《CA.SIR年度科學(xué)會(huì)議》2017年3月4日至9日。