该AI系统已经学会了如何诊断和分类脑出血

根据Nature Biomedical Engineering发表的一项研究，麻省理工学院的研究人员开发了一种使用人工智能(AI)快速诊断和分类脑出血的系统，并从提供决策依据。据研究人员称，这样的系统可能成为评估患有可能危及生命的中风症状的患者不可或缺的工具，可以快速应用正确的治疗方法。临床实践中的人工智能一些批评者认为机器学习(ML)算法不能用于临床实践，因为算法不能为他们的决策提供理由，”马萨诸塞州综合医院(MGH)进行的研究的共同主要作者Sehyo Yune说。

如何训练AI系统来检测脑出血?

为了训练该系统，研究小组开始进行904次头部CT扫描，每次扫描由大约40个单独的图像组成，这些图像由一组五名神经放射学家标记，他们是否描述了五种出血亚型中的一种 - 基于其中的位置。大脑 - 或没有出血。

为了提高这种深度学习系统的准确性，团队内置的步骤模仿了放射科医师分析图像的方式。

一旦模型系统被创建，该团队就在两组不同的CT扫描上进行了测试 - 在系统开发之前进行的回顾性设置，包括100次扫描和100次没有颅内出血，以及预期的79次扫描和在模型创建后采取117没有出血。

另读|这个新的AI系统可以比你的医生更好地对待你

人工智能系统被证明是准确的，甚至更好

准确

在对回顾性组合的分析中，模型系统在检测和分类颅内出血方面同样，因为放射科医师已经对扫描结果进行了评估。

非专业人类读者

在对前瞻性集合的分析中，它被证明甚至比更好。

AI系统通过从用于训练系统的图像的图集显示具有相似外观(右)的图像来解释其对蛛网膜下腔(左上方)和脑室内(左下方)出血的诊断的能力。

“除了提供急需的虚拟第二意见外，该系统还可以直接部署在扫描仪上，提醒护理团队出现出血并在患者离开扫描仪之前触发适当的进一步检测。”