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IBM將用人工智能布局未來醫療

來源:動脈網

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:IBM 人工智能 醫療

    試想,芯片比全球最好的實驗室更厲害,可迅速拿出疾病的準確診斷;微型攝像機能從分子層面上檢驗藥片的真假;系統可以光從語言中檢查出此人患有心理疾病;IBM認為,這三個事都可以在幾年之內做到,因為他們有大殺器:人工智能+新型硬件。

    IBM研究室已經開始著手把這三項研究變成成熟的醫療工具,將公司現存的機器學習和人工智能系統與硅片、毫米波相控陣傳感器等結合。

    AI+超成像系統,“看”到疾病和危害

    首先要提到的“超成像系統”,是一種廣范圍的電磁波譜成像技術,不僅可以獲取人眼可見光形成的圖像,還能模擬超出此范圍的電磁波圖像。

    使用高性能相機和其他傳感器,臨床醫生就能發現用藥是否適合患者。“用這種超成像技術,人們就像是長了第三只眼,能發現我們日常所忽視的線索。”IBM技術總監Rashik Parmar說道。

    IBM將用人工智能布局未來醫療

    盡管實現超成像的硬件已經出現,但要使其進入市場,還需做更多的工作。能夠進行廣泛光譜成像的儀器不是什么新鮮事物,但區別就是IBM要將其簡化、小型化,并降低其制造成本,還要用認知算法來進行破譯和可視化,讓這項技術真正發揮其作用。

    Parmar還補充道,IBM現在有很多“花里胡哨”的發明,但都能很快讓它們變為可用性較高的產品。而在醫療應用上,簡單例子的就是用超成像設備迅速看牙,或者為標準醫療射線檢查提供更豐富的信息。

    可能就在IBM計劃的5年之內,這種機器會變成你身邊的藥理學、毒理學專家——最終,這種超成像會被整合到手機中,在吃飯或服藥之前可以先掃描一下,看是否有有害物質或致敏源等。

    AI+芯片實驗室,精細疾病早診

    相似的,IBM也有可能會在幾年內推出一種新的人工智能分析技術:芯片實驗室。這種設備也就荷包大小,用一滴血或任意體液就能分析出細菌、病毒或預示著某種疾病的蛋白質。

    Parmar表示,IBM從六七年前就開始探索“納米纖維”這種概念了,那時是要做一種可以模擬氣味的工具。

    如果將納米纖維與其他種類的傳感器相結合,就能用納米結構來檢驗體液,包括唾液、血液、液體活檢的樣品,從中分析潛在的疾病。再結合數字化制造和3D打印等技術,IBM就能把傳感器放入定制化探針,幫助有效分析。

    相比起需要等待數周的血檢,芯片實驗室不用花時間來把病毒培養至能夠被監測到的量,而是直接通過傳感器來追蹤最為細微的生物標記。

    這項技術最為厲害之處,可能在于它能讓人們在出現癥狀之前就了解自己的患病可能。舉個阿茨海默癥的例子,在出現明顯癥狀之前很長一段時間,患者的神經狀態已經產生了顯著改變。

    如果定期檢查血樣,可以在阿茨海默癥的早期就尋找到生物標記,迅速開始根據個人的情況制定治療方案。

    雖然這種能從一滴血分析疾病的技術對人工智能水平是個巨大挑戰,但真正考驗IBM公司把此種產品推向市場的,還是在于技術難度超高的硅片。“芯片的最小測量級別為20納米,它能讓你從一個相當細化的角度來觀察病毒等物質,但要看到這個精細程度,在材料的制作上可是要花費巨大的心血。”

    IBM將用人工智能布局未來醫療

    “芯片實驗室”(圖片來源:IBM Research)

    AI+文字信息,形成精神疾病模型

    精神疾病,是又一個需要人工智能技術來仔細咀嚼大量數據,化作有效醫學見解的領域。在接下來的兩年內,IBM會制造出能從人的講話中診斷精神疾病的機器學習系統原型。

    在精神疾病診斷中,患者的談話一直是醫生用以判斷病情的重要因素。語速、音量、用語特點,都可以用于判斷精神疾病。現在IBM把這個分析工作交給了人工智能,從患者與醫生的交流,或人們自己在社交網站上寫下的話語,都可以作為分析材料。

    IBM能做到這一點,前提是他們已花費數年時間來研究精神、心理障礙與語言之間的關聯,建立起了一套測量體系。“我們目前提上日程的研究,是要弄清這件事:對于特定的個體來說,某段話中的某些用語,能否幫助我們理解這個人的心理狀態?”技術總監Parmar說道。

    IBM早已有過建立醫療模型的嘗試:沃森最早的商業化嘗試,“藍色巨人”認知計算機系統,就是癌癥護理醫師的助手。今天,公司還與醫療行業產生了不少的合作,建立各式各樣的醫療認知工具原型。

    例如,IBM透露Jupiter Medical Center(木星醫療中心)這家佛羅里達的地方醫療中心就會引進IBM沃森的腫瘤輔助診療技術。另外,它還與紀念斯隆凱特琳癌癥中心(MSK)合作了癌癥治療培訓項目。

    除了精神分裂癥、雙向情感障礙、抑郁癥等,IBM還會從可穿戴運動健身設備和醫療設備處獲取數據,來輔助診斷帕金森癥等神經疾病。雖然現在已經有醫藥健康專家把可穿戴的數據用在診斷判斷上,但IBM希望用機器學習來加速這個進程,并能提供額外的見解。

    Parmar說,其實美國和歐洲已經有人做了可穿戴數據的實驗,也有教授把實驗數據分享了出來,但沒有人把這些數據綜合到一起,研究這些數據中間是否有可關聯之處,或者用整合的數據得出更深層次的理解。“用機器來處理和整合,恰好就是這個問題的答案。”


    (審核編輯: 智匯小蟹)

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