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AI技术能做什么来促进医学发展?
[发布时间]:2020年7月9日 [来源]:微软丹棱街5号 [点击率]:469
【导读】: 作为联合国可持续发展目标之一,确保人们具有健康的生活方式,促进各年龄段所有人的福祉,对社会的可持续发展来说至关重要。无论是预防、治疗和消除一系列疾病,让更多的人能够获得医疗健康服务,还是改善公共卫...

  作为联合国可持续发展目标之一,确保人们具有健康的生活方式,促进各年龄段所有人的福祉,对社会的可持续发展来说至关重要。无论是预防、治疗和消除一系列疾病,让更多的人能够获得医疗健康服务,还是改善公共卫生和个人卫生,都有助于挽救全球数百万人的生命。
  而在2020年初,突如其来的新冠病毒按下了世界的暂停键,全球科研人员相继展开研究工作,为早日战胜病毒、保护世界健康而奋斗。微软始终对疫情保持着高度关注,不仅为一线研究人员提供了技术和资金支持,更是加速推进着多项抗击新冠肺炎疫情的合作与行动。
  这并非是微软首次涉足医疗健康议题。一直以来,微软都在积极探索计算机科学与医疗健康、生命科学领域结合的可能性。

  Microsoft Healthcare 以AI助力人类健康福祉
  计算机科学日新月异,并一直与人类的生活紧密相关,为社会发展带来了深远的影响。AI 的发展使过去的许多不可能成为现实,能够识别单词和图像,发现复杂系统中的模式并进行推理,像人类一样学习。AI 正在延伸人类的感官,改变人类对世界的理解,它或许不是那个解决一切人类社会问题的最终答案,却是我们提升自身创新能力的有力助推器。

  在过去的几年里,微软 AI 技术在医疗健康领域的许多出色应用已经证明了这一点。例如,微软和 Novartis 基金会共同开发了一种支持 AI 的数字健康工具,可以加快麻风病的早期发现速度,帮助医疗资源匮乏的贫困地区消除麻风玻微软也与多个世界级眼部护理提供商合作,通过 Azure 机器学习对眼部疾病进行早期筛查和检测,以减少可预防性失明,该项目早在2017年就被特兰加纳政府采纳用于公共卫生筛查计划。
  但是,全球范围内的公共卫生进步并不平等,人类的健康成本仍然高昂,疑难杂症、不发达地区尤其需要我们的关注。在研究人员致力于从医学角度改进诊疗方案的同时,技术的进步也可以帮助他们加速研究,拓展医疗手段的可能性。通过 AI 和医疗健康的结合,许多疾病的诊断和治疗方法都可以得到改善,尤其是包括心脑血管疾病和癌症在内的一些最棘手的疾玻
  同时,在过去的10到20年里,医学领域的大量医疗设备、分析手段已经实现了数字化。移动设备的发展同样产生着大量数据。如果有效利用这些数据,就能够为人们提供更高度个性化、更精确、更具有针对性的诊断和治疗方法,为大众的健康提供全方位视图,不仅告诉人们现在的健康状况,更对未来几年可能的情况做出提醒。
  在此愿景下,2020年1月29日,微软启动了致力于提升全世界人民和社区健康状况的 AI for Health 项目。它是微软 AI for Good 计划的一部分,旨在通过人工智能和数据科学工具,为非营利性组织、研究人员和组织机构赋能。微软将在保护隐私、安全和维护道德的基础上,与业内专家合作探索医疗健康事业。

  AI for Health 重点关注三个关键领域:
  探索新的发现。包括以 AI 加速医学研究,促进疾病的预防、诊断和治疗等。
  洞察全球健康。提高人们对死亡率和寿命的共同认识,以防止全球性健康危机的发生。
  促进健康的公平性。减少健康不平等情况,增加医疗资源缺乏人群的医疗机会。
  Peter Lee 博士认为: “我们可以将 AI for Health 看作研究热情的一个出口AI 能做什么来促进医学发展?”微软研究院的许多研究人员都对医疗和医药非常感兴趣,并致力于探索 AI 运用在各种医疗诊断和治疗应用中的可能。今天,全球有40亿人无法获得应有的医疗健康服务,人工智能和技术发展必须帮助创建更加公平的解决方案。

  微软AI+医疗做了些什么?
  积极对抗新冠疫情
  随着疫情在全球发展,微软正在加速推进 AI for Health 项目,为处于新冠疫情研究一线的科研人员提供支持。多项抗击新冠疫情的合作与行动正在有条不紊地开展,包括为 “抗击新冠肺炎高性能计算联盟”组织提供强大的计算资源,助力华盛顿大学健康测量及评价研究所发布的新冠肺炎数据可视化内容和预测等等。

  弱监督学习助力医学影像
  病理切片的解读在中国是一个很大的挑战。中国每10万人口中只有不到两位病理医生,专业人才非常缺乏。假如一个人不幸患了肺肿瘤,病理医生要把患者的病理切片切成二三十片,然后仔细观察其中哪些部分是病变的,是什么样的病变,不同类型病变的百分比各是多少,这个过程极耗时间。
  现在通过深度学习,AI 可以辅助医生进行病理筛查,帮助他们提高诊断效率。微软亚洲研究院的研究人员希望通过端到端的深度学习方法训练这个系统,在标注数据有限的情况下进行医学影像的处理、分类和切割。这种方法可以应用在大肠癌、肺癌、宫颈癌等许多领域,通过减少对标注数据的依赖,让更多的数据能够得到快速的分析。

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