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[導讀] 人工智能在醫(yī)療領域扮演著越來越重要的角色,它的發(fā)展從診斷糖尿病和醫(yī)學掃描,到未來甚至可能完全取代醫(yī)生?,F(xiàn)階段,它能夠識別一些傳統(tǒng)的診斷工具難以識別的隱秘的威脅生命的疾病。AliveCor,是Ka

人工智能在醫(yī)療領域扮演著越來越重要的角色,它的發(fā)展從診斷糖尿病和醫(yī)學掃描,到未來甚至可能完全取代醫(yī)生。現(xiàn)階段,它能夠識別一些傳統(tǒng)的診斷工具難以識別的隱秘的威脅生命的疾病。AliveCor,是KardiaBand公司新發(fā)明的一種利用機器學習來識別靠常規(guī)手段難以發(fā)覺的QT綜合征(LQTS)的一種AI醫(yī)療器械。

在醫(yī)學上,QT一般是指一段時間間隔,它是心臟電周期的Q波開始到T波結束之間的一段時間長度——本質上說,它是一段需要心臟在節(jié)拍之間“充電”的時間長度。而QT綜合征(LQTS)的意思是患者的心臟需要比正常時間更長的時間來充電,而這個過長的時間可能會導致心臟“供電”不足,最終引發(fā)癲癇,心悸甚至死亡。這是一種相對罕見的疾病,每2000人中就有1人患有這種疾病,通常是遺傳性的或由藥物引起的,比如抗生素和抗抑郁藥。但是靠常規(guī)手段很難被診斷出來,多達50%案例顯示LQTS患者的心電圖(ECG)通常會顯示正常QT間隔。

然而,AliveCor可以在不利用患者正常心電圖讀數(shù)的條件下,利用深部神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能成功地識別LQTS患者,其數(shù)據(jù)顯示的特異性為81%,靈敏度為73%,總體準確率為79%。實驗結果表明,該方法能有效地檢測出LQTS患者的隱藏條件,并能有效地檢測出阿利維卡和卡迪亞貝的含量。

該研究的資深作者邁克爾·J·阿克曼(Michael J Ackerman)說,這項技術甚至能夠識別出兩名患者之間的LQTS患者病例之間的微小差異,這是“令人震驚的”。AliveCor首席執(zhí)行官維克·岡多特拉(Vic Gundotra)指出,“人工智能對于醫(yī)學科學的重要性在未來的發(fā)展中會愈加凸顯。”

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