弗吉尼亞州夏洛特斯維爾(WVIR)-弗吉尼亞大學(xué)的醫(yī)生讓我們瞥見了人工智能與病理學(xué)相關(guān)的未來。

“目前正在開發(fā)的系統(tǒng)在研究實(shí)驗(yàn)室中。UVA病理學(xué)副教授James Harrison表示，實(shí)際上，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)⒅饕艿脚c圖像解釋相關(guān)的人工智能的兩個(gè)方面的影響，即放射學(xué)和病理學(xué)。

在過去的兩年中，Harrison和美國病理學(xué)家學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)工作組的其他成員一直在研究人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力。他說放射學(xué)比病理學(xué)人工智能系統(tǒng)要領(lǐng)先一點(diǎn)。

哈里森說：“現(xiàn)在有一些系統(tǒng)正在實(shí)際使用中，以在乳房X線照片中查找問題區(qū)域，解釋CT掃描，查找中風(fēng)的證據(jù)。”“我們將看到類似的系統(tǒng)可用于病理學(xué)。”

哈里森說，這些病理系統(tǒng)尚未批準(zhǔn)出售，因?yàn)樗鼈內(nèi)栽陂_發(fā)中。但是，他希望在未來幾年內(nèi)開始看到它們。

“現(xiàn)在引起人們最大興趣的一種人工智能是機(jī)器學(xué)習(xí)，它查找數(shù)據(jù)中的模式并自行學(xué)習(xí)這些模式，然后使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的模式對所顯示的新數(shù)據(jù)中存在的模式進(jìn)行解釋。 ”，哈里森說。“現(xiàn)在，我們擁有的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以基于大量不同的輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行任務(wù)，因此您可以拍攝一張完整的圖像并檢測其中的圖案，而以前，我們可能會做類似的事情，但是只需要在其中添加一些數(shù)據(jù)元素即可。時(shí)間。他們特別擅長接受大量輸入并對此做出回應(yīng)。”