大數據深度學習 AI醫生診症快又準

2017/09/13

有沒有想過將會有一天,會由機械人為人類進行手術?其實,隨着科技發展,AI(人工智能)技術已經逐漸應用在醫療範疇。現時除了傳統的醫療及藥物公司積極開發AI系統外,不少科技公司如Google、IBM及微軟等都加入醫療大數據的行列,運用深度學習技術及快速識別,針對長期病,尤其癌症的診斷和療法,希望提供全新醫療方法。

Google教AI 診斷糖尿眼

為對付長期病患,Google的研究團隊運用學習系統「TensorFlow」,將技術應用在醫療領域判斷醫學成像,包括診斷糖尿病視網膜病變(俗稱糖尿眼)、乳腺癌腫瘤轉移等。

Google研究團隊表示,糖尿病視網膜病變是全球失明人數攀升的主因,目前有4.1億糖尿病患者都有視網膜病變的風險,而一般視網膜眼底經特殊相機拍攝後,必須由專業眼科醫生判別影像加以分級,才進行治療。但由於部分地區專業醫生短缺,令部分患者未能及時接受治療。Google希望研究如何將深度學習應用於視網膜影像判斷,團隊已經收集到12.8萬張視網膜眼底影像,並與54名專業眼科醫生合作,建立病症識別模型,進而訓練AI分析和解讀視網膜眼底影像,達到如同專業眼科醫生般判讀視網膜病變等級的能力,從而更準確及快捷診斷糖尿病視網膜病變。

中大新技術 驗癌更迅速

同時,AI可以透過分析病例切片,提供更準確的病症判斷。在本港,中大工程學院近年開發以人工智能進行深度學習,學習判斷電腦斷層掃描(CT)及病理切片,診斷肺癌及乳腺癌的準確率分別高達91%及99%,而且診斷時間大大縮減。在診斷肺癌時,使用深度學習技術,在CT掃描圖像中識別肺小結節只需30秒,而醫生用肉眼看則需3至5分鐘。而處理乳腺癌的切片圖像時,深度學習技術只需5至10分鐘,就可挑選出有淋巴結轉移的部分,比醫生用肉眼查看需15至30分鐘更快,準確率亦較肉眼高。

10分鐘揪出 罕見白血病

自從AlphaGo在圍棋領域連續戰勝了人類圍棋高手後,AI技術就成為最受關注的焦點之一,而醫療便是其中一個最大的應用領域。但與其他行業不同,醫療是一個十分需要經驗的行業,需要積累大量的醫學知識,並透過臨床工作中不斷實習才能精準判斷病情;而基於深度學習(Deep Learning)的AI其實和醫生一樣,都需要大量的學習來掌握知識,並且在實踐中不斷完善數據和資料,從而準確分析症狀。

現時運用AI治療疾病,主要是協助醫生在診斷期間分析病症。例如IBM研發的「Watson」,在長達4年的時間內「Watson」學習了200本腫瘤領域的教科書、290本醫學期刊和超過1,500萬份的文獻後,近年開始作臨床應用,將病人的病歷資訊和症狀輸入系統,即可辨識癌症病徵。現時,「Watson」已可以在肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌和宮頸癌等癌症領域為醫生提供診斷建議。

上月,日本東京大學醫學研究院的科學家,就通過「Watson」的協助,僅用不到10分鐘時間就判斷出一名60歲女性患有罕見的白血病,而「Watson」更向研究人員提出了治療方案,提升了整個診斷的速度。

微軟App 助視障者看世界

除了在診斷和識別中應用AI,有部分科技企業更將AI用在協助患者恢復或重拾缺失的身體機能。微軟早在去年運用AI技術,協助視障人士重拾「光明」;這款名為「Seeing AI」手機App經過完善後,可利用電腦視覺技術,為視障者描述附近的環境;同時,只要將鏡頭指向一個人,手機就會形容對方的體格和樣貌,甚至心情;如果掃描一個產品,AI就會形容是甚麼產品。

這款App還有一項實用功能,就是能辨別美元。由於不同面額的美鈔大小、顏色都相似,對視障人士往往是個困擾,這款App可以幫助視障人士辨別金額。

機械人做手術 仍未及人手快

美國Children's National Health System去年曾經就外科手術進行試驗,由該醫學中心研發的全球第一個可以自動操作軟組織手術的機械人「Smart Tissue Autonomous Robot」(Star),做了一個模擬手術測試。

該AI機械人內置智能系統,令醫生可以制定手術方案,或者根據影像系統製作的信息,判斷器官的變化,調整手術方案。系統還會通過紅外綫(NIRF)標記和3D光場造像技術,捕捉目標器官的光場信息,製作3D立體影像,可以準確監測目標器官的動作和變化。

但最終,在模擬手術測試中,熟練外科醫生只需要8分鐘就能完成的手術,而Star至少需要35分鐘;但醫療中心的研究團隊認為,現時的技術仍有改進空間,提升技術後,會在兩年內進入臨床測試,首先會進行膽囊和盲腸的切除手術。

AI在醫療領域使用其實非常廣泛,現時主要分為4大範疇,包括醫療診斷智能系統、醫學影像分析、新型藥物配對及營養健康支援,而隨着語音識別及圖像分析的技術逐步提升,從而推動整個智能醫療產業的發展,並帶動不少醫療科技企業出現。

醫學影像分析 高效精確

代表︰美國公司Enlitic

功能:醫學影像的解讀需長時間專業經驗的積累,醫生學習的過程相對較長,而人工智能在對圖像的檢測效率和精度兩個方面,都可以做得比專業醫生更快,並可減少人為失誤。

簡介:Enlitic創立於2014年,2015年就被醫學科技期刊《MIT Technology Review》評為2015全球最具潛力的50家的智能公司之一。Enlitic開發出從X光照片及CT掃描圖像中找出惡性腫瘤的圖像識別軟件,利用深度學習的方法對大量醫療圖像數據進行機器學習,自動總結出病症的「特徵」以及「病況」。

醫療診斷系統 提早斷症

代表:英國初創企業Babylon Health

功能:醫療診斷智能系統可根據與用戶的交談,智能化地通過病情描述判斷病因。

簡介:Babylon Health是一間倫敦初創公司,正研發一款類似Siri的人工智能系統,用於醫療診斷。Babylon在過去兩年建立一個龐大的醫學症狀數據庫,擁有3.65萬個案例。病人在正式看醫生前,可利用語音系統識別初步的病症;而該系統的月費只需約5鎊(約50港元),普羅大眾都可受惠。Babylon Health的診斷過程主要是通過語音識別,由病者對症狀的描述,然後根據疾病數據庫裏面的內容進行對比和深度學習,對患者提供醫療和護理建議;但暫時只應用於於腎臟、肝臟、膽固醇和骨科等較小範圍的領域。

新型藥物配對 減副作用

代表︰美國公司Atomwise

功能:AI科技可以運用大量數據處理,自動篩選及檢測藥物的的安全性,節省時間及成本;同時可以判斷藥物帶來的副作用,減低人體試驗的危險性。

簡介:Atomwise運用大數據,並以AI模擬藥品研發的過程。在研發的早期評估新藥研發風險,讓藥物研究的成本降至數千美元,並可以在幾天內完成。最佳例子是公司在2015年協助解決伊波拉病毒,並尋找治療方案,僅用一個星期就找新藥物,而且成本不超過1,000美元。Atomwise同時為製藥公司、創業公司和研究機構提供候選藥物預測服務,判斷哪一類新藥物有效或無效。

營養健康支援 食得安心

代表︰愛爾蘭公司Nuritas

功能:AI可以通過深度學習,給出更精準的營養學建議,成功控制餐後血糖水平,同時給予合理的膳食搭配。

簡介:Nuritas通過新開發的AI系統與分子生物學相結合的新技術,在食品領域為用戶健康建議。Nuritas通過建立食品數據庫識別標籤,為食品製造企業提供更準確的數據,製造更健康的食品;而公司則按銷量收取佣金。公司未來計劃向消費者推出個人化的營養方案,針對每位消費者的情況制定不同的方案,收取服務費。

資料整理:陳展宏

編輯:梁偉澄

美術:大雄

相片:本報資料室、網上圖片

Google在6月宣布,將在印度開展合作,推行AI診斷病症。

中大的研究團隊,期望產品在兩年後可以在本地醫院應用。

IBM Watson Health現時的診斷癌症準確率高達96%。

Seeing AI的基本功能都內置在軟件中,毋須上網也可用到。

Star在模擬手術測試中表現未夠快,仍有待改進。

Babylon Health

欄名: 要聞專題

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