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AI醫(yī)療研究的現(xiàn)狀和未來

2017年4月5日     來源:雷鋒網(wǎng)      編輯:KangChangKun      繁體
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將來每一個放射科的醫(yī)生,手機(jī)上或者電腦終端都會有一個智能分析決策的APP,也就是說,基本上所有的要經(jīng)過放射科(當(dāng)然也包括其它科室)的病人,同時也會經(jīng)過這個APP,尤其是疑難病癥,由人工智能來輔助分析決策。

  邢磊,斯坦福大學(xué)終身教授,斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)物理部主任,從事醫(yī)學(xué)影像、腫瘤放射以及生物信息方面的研究超過20多年。同時,邢磊教授兼任斯坦福大學(xué)電子工程系、分子影像、生物信息專業(yè)以及Bio-X的兼職教授。在醫(yī)學(xué)影像和醫(yī)學(xué)物理方面發(fā)表論文數(shù)目近300篇,獲得多個NIH,國防部,NSF,ACS,及工業(yè)界 的重大科研項目,是谷歌學(xué)者獎獲得者,AAPM 以及AMBIE的院士。

AI醫(yī)療研究的現(xiàn)狀和未來

  深度學(xué)習(xí)算法多數(shù)是通用型的,但需要研發(fā)針對具體應(yīng)用的算法以提高效率和準(zhǔn)確度

  深度學(xué)習(xí)技術(shù)是否適合所有類別的醫(yī)學(xué)影像,是否有些更為合適,有些則更適合使用其他技術(shù)?

  邢磊:深度學(xué)習(xí)只是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法,但最近被“炒”的很火,因為它的應(yīng)用比較廣泛且十分有效。 深度學(xué)習(xí)確實在很多醫(yī)學(xué)問題中會有很多應(yīng)用,只是目前有些比較成熟 (比如用深度學(xué)習(xí)來進(jìn)行二維圖像識別,處理和分割),有些正處于探索研究階段(比如用深度學(xué)習(xí)來幫助醫(yī)生閱讀解釋三維及四維影像)。 源于斯坦福計算機(jī)系的Sebastian Thrun教授實驗室的有關(guān)利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行皮膚癌識別診斷的工作可能是大家比較熟悉的。

  與此同時,算法也在改進(jìn),隨著時間的漂移,大家會看到有各種創(chuàng)新來把算法簡化,形成一種比較通用的算法,當(dāng)然通用型的算法在解決某些具體的應(yīng)用時效率可能會沒那么高。

  深度學(xué)習(xí)目前在醫(yī)學(xué)影像處理遇到什么困難?亟須攻克的學(xué)術(shù)難題是什么?

  邢磊:深度學(xué)習(xí)應(yīng)用非常廣泛。在大數(shù)據(jù)方面中做研發(fā)的人很多。谷歌所提供的開源算法平臺大大地降低了進(jìn)入人工智能的門檻,很多人朝著這個研究方向里面涌,可能今后幾年大家會看到各類應(yīng)用像雪崩一樣襲來。

  與此同時,面臨的困難當(dāng)然有很多。首先,計算量很大,目前的計算能力如果處理二維圖像的話沒什么大問題,但要進(jìn)行三維,甚至四維的圖像處理(時間加上空間),那么現(xiàn)代計算機(jī)的計算和存儲能力都成為了一個阻礙。

  所以,未來會需要一些針對具體應(yīng)用的算法創(chuàng)新,來縮短計算時間,提高計算效率。

  這些困難需要怎樣的突破的方向?

  邢磊: 大家不能只專注于研發(fā)通用型的算法,針對細(xì)節(jié)及具體應(yīng)用的研究將有助于人工智能落地并造福于人類。

  智能醫(yī)療決策尚處于原始階段

  醫(yī)學(xué)影像與病例病史等資料的整合,從而做出綜合的智能分析決策,現(xiàn)在處于怎么樣的水平階段了?

  邢磊:非常原始的階段。現(xiàn)在醫(yī)院對病人進(jìn)行系統(tǒng)的綜合的智能分析決策做得還非常不夠,比如今天一名病人的核磁結(jié)果來了,就分析一下,但實際上,這名病人也許在十年前也留下了相關(guān)的核磁、CT及病例病史等結(jié)果,這些歷史數(shù)據(jù)是否能夠整合呢?如有了全面的智能分析決策之后,效果會好的多。

  當(dāng)然,這方面開始“想”的人很多,只是開始做的人很少。因為實施起來有很大的難度,首先必須先有技術(shù),醫(yī)生不可能自己寫程序,而且得有大量的臨床數(shù)據(jù)證明這樣的做法的有效性,大家才會接受。

  對人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域,以醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域來說,你的前景展望,未來愿景是怎樣的?

  邢磊:我個人覺得是,將來每一個放射科的醫(yī)生,手機(jī)上或者電腦終端都會有一個智能分析決策的APP,也就是說,基本上所有的要經(jīng)過放射科(當(dāng)然也包括其它科室)的病人,同時也會經(jīng)過這個APP,尤其是疑難病癥,由人工智能來輔助分析決策。今天會上大家已經(jīng)看到,匯醫(yī)慧影已經(jīng)在打造這樣一個智能醫(yī)療影像平臺方面取得了驚人的進(jìn)展。

  那么,最終計算機(jī)是否會取代放射科醫(yī)生呢?

  近期來看是可能性不大的,因為這過程中還需要人來進(jìn)行質(zhì)量控制和最終決策。但是,技術(shù)確實會帶來巨大的幫助,除了提高效率之外,它可以提出提高質(zhì)量和精度, 促使很多醫(yī)生去想很多以前想不到的問題。俗話說,三個臭皮匠頂個諸葛亮。 人工智能是由三個諸葛亮打造而成的,應(yīng)該是一位超級醫(yī)生。)

  中國AI醫(yī)療發(fā)展不遜色于國外

  中國進(jìn)行AI醫(yī)療研究的條件和國際相比如何?

  邢磊:總體來說,差別不大。硬件方面,國內(nèi)超算首屈一指,但講到高性能計算機(jī),國內(nèi)可能沒有國外那么普及。從研究方面來講, 可以很明顯地看到國內(nèi)這個智能領(lǐng)域的熱度在上升 。

  我曾經(jīng)提到過,數(shù)據(jù)不集中不規(guī)范是目前智能醫(yī)學(xué)發(fā)展的最大障礙之一,國內(nèi)在這一方面還有很多優(yōu)勢的 ,畢竟政府可以很高效地進(jìn)行協(xié)調(diào)、協(xié)商,鼓勵來解決這個問題,可能要比國外更高效。

  當(dāng)前以人類水平作為機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)尚是合理

  一般來說衡量AI醫(yī)學(xué)影像的水平,會拿它與人類的識別能力作比較以作為標(biāo)準(zhǔn),您覺得這是否合理?

  邢磊:合理也不合理。合理的方面是,在研發(fā)的初期,行業(yè)沒有更好的標(biāo)準(zhǔn),不單單是人工智能技術(shù),以往影像科學(xué)的發(fā)展,都經(jīng)常用專家的水平來作為判斷的標(biāo)準(zhǔn),比如說醫(yī)學(xué)圖像的分割,計算機(jī)輔助的乳腺癌診斷, 等等。

  那么,將來是否能夠以機(jī)器學(xué)習(xí)出來的并驗證后的(超級醫(yī)生的)結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)呢?

  邢磊:這是一個值得探索的問題,但最終我認(rèn)為還是最終要由臨床醫(yī)生的參與。

  總的來說,一個新的方法在拿出來應(yīng)用時,總得要有一個benchmark, 之后所做的創(chuàng)新改進(jìn),也都要尋找新的benchmark。

  主攻自動化醫(yī)療決策研究

  您現(xiàn)在主要進(jìn)行的研究是哪方面?您最感興趣的課題是什么?

  邢磊:我的實驗室研究范圍很廣,從基礎(chǔ)的影像設(shè)備,分子影像,圖像重建和處理,影像和基因組學(xué),治療計劃,到臨床數(shù)據(jù)采集分析。這些研究中很多項目都涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用。 可以說未來人工智能將是醫(yī)學(xué)研究和臨床應(yīng)用中必備的組成成份。 我們最近在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用方面所做的研究包括, 用深度學(xué)習(xí)來做圖像分割和處理 , 用機(jī)器學(xué)習(xí)來把臨床上要用技術(shù)員和醫(yī)生來做的工作自動化,用人工智能來讓來幫醫(yī)生做臨床決策,以及用人工智能來實現(xiàn)對一些有局限情形下采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和圖像重建。

  舉個簡單的例子,在實施放療的過程中,醫(yī)生需要制定治療計劃,治療計劃是一個技術(shù)機(jī)優(yōu)化的過程,這個過程中涉及很多決策,用人工智能來做這項工作會非常地有效,原來數(shù)小時甚至數(shù)天才能做完的工作,計算機(jī)十幾分鐘就能完成,而且質(zhì)量能夠有保證。所以說,人工智能在提高效率和質(zhì)量都會有巨大的幫助。

  那可不可以請邢教授講一講,大數(shù)據(jù)人工智能里面有哪些學(xué)術(shù)流派,包括算法,是我們不知道的,而你看到的,或者正在研究的?

  邢磊:實際上大數(shù)據(jù)還有人工智能也不是一個新的概念。人工智能在50年代就已經(jīng)提出來,當(dāng)時以斯坦福大學(xué)計算機(jī)系的John McCarthy 為代表的科學(xué)家已清楚地認(rèn)識到了“人工智能”的重要性。 也許是由于很多歷史的原因, 人工智能有三個比較大的所謂學(xué)派:

  第一個是符號主義。早期AI運算多使用用符號操作系統(tǒng)。符號主義主要是從心理學(xué)的角度來看人工智能問題,它相信人的認(rèn)知可以通過符號表達(dá)出來,從而進(jìn)行AI計算。現(xiàn)在這個方法仍然很活躍, 最近深度學(xué)習(xí)的成功給符號主義注入了新的活力 。

  第二是進(jìn)化主義, 這個AI理論主要基于控制論和感知-動作型系統(tǒng)。進(jìn)化論主義也在用計算機(jī)模擬人的認(rèn)知過程中起了不可磨滅的作用。

  第三是仿生學(xué)派。最近被媒體炒得最熱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (neuro-network)就是這個學(xué)派?;诖竽X是由神經(jīng)元和連接神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)這樣一個基本模型,通過學(xué)習(xí)來訓(xùn)練 neuro-network 似乎是非常直觀的方法。但從80年代到90年代, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究起色并不十分顯著,主要是計算機(jī)的計算速度和存儲跟不上。因為計算量太大,不用說深度學(xué)習(xí),就是一般的單層網(wǎng)絡(luò)也較難處理。

  人工智能的學(xué)習(xí)有三個主要的部分:數(shù)據(jù)、模型、算法。

  數(shù)據(jù)方面,除了需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)以外,數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化也至關(guān)重要。在斯坦福大學(xué)的生物醫(yī)學(xué)信息專業(yè),其中一個很大的實驗室就是致力于怎樣把術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化。把所有的醫(yī)學(xué),工業(yè)和商業(yè)術(shù)語用標(biāo)準(zhǔn)語言表達(dá)出來實際上是一項很浩大的工程。

  模型方面,最值得一天的恐怕要是深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)(Deep Reinforcement Learning),reinforcement learning已存在已久,是從一些運籌學(xué)(operation research)的方法衍生發(fā)展而來。深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)特別適合于解決一些人工智能里有關(guān)機(jī)器和環(huán)境相互作用的問題。

  算法方面, 進(jìn)展可以說是更加迅勐,新的算法層出不窮。

  總的來講,學(xué)習(xí)的算法和要解決的具體問題有很大的關(guān)系。算法本身的優(yōu)化無論對計算效率和精度都有很大的影響。很多細(xì)節(jié)可以在算法中體現(xiàn)出來。比如如何處理學(xué)習(xí)和觀測過程中的各種不確定性,如何把解決高維所帶來的大計算量問題,如何將各種先驗知識量化并包括在學(xué)習(xí)的過程中,等等?;跈C(jī)器學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)及算法, 比如核磁共振和CT的圖像重建,已經(jīng)開始考慮上面所提到的諸多因素。 ?在這兒我舉個例子。大家知道病人做CT時是要接受放射性的。做一個CT,一般要接受 1-3 cGy 的劑量。 低劑量的CT能不能行?幾年前,大家試圖用所謂的壓縮感知技術(shù)來實現(xiàn)低劑量CT。用機(jī)器學(xué)習(xí)可以把這個問題解決的更徹底完善,因為以前的經(jīng)驗數(shù)據(jù)都可以很容易地包括在重建的過程中。這樣一來我們就不用采集那么多X光投影數(shù)據(jù)啦,實現(xiàn)減少劑量而不影響成像質(zhì)量。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用前景是十分廣泛的 。在今后的幾年里我們將會看到很多革命性的突破。

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