雷锋网3月29日消息,今日阿里云在云栖大会 · 深圳峰会发布ET医疗大脑,宣布正式进入医疗AI领域。据称,经过一年多的研究训练,人工智能ET可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。
ET医疗大脑的研发大量采用深度学习技术,通过海量的数据作为示例来训练机器完成特定任务,即由计算机通过学习病例数据来提升医术。由于可以24小时不睡觉,同时处理成千上万项任务,ET的学习进步速度大大超过人类。
阿里云人工智能科学家闵万里表示:
“在多个病症的测试中,我们意识机器不仅能够完成任务,而且在某些方面做的和人类医生一样好。ET有资格成为医生的助手。”
除了能大幅提升医生的工作效率外,ET医疗大脑还尝试从根本上战胜癌症。通过和华大基因合作,ET对大量肺腺癌病例的DNA序列进行分析,寻找致病的关键基因突变。
闵万里说,“我们将ET医疗大脑设置为一个开放的人工智能系统。除了阿里云的人工智能科学家投入到研发当中,我们更希望能吸收外部精良的算法与医学经验,这样ET才能更快地成长为一名高级医师。”
浙江德尚韵兴的科学家是超声甲状腺结节智能诊断算法的研发者,他们利用深度学习处理超声影像,同时加入旋转不变性等现代数学的概念,让系统变得更“聪明”。算法现在被集成到ET医疗大脑当中,并在多家医院进行试点。借助计算机视觉技术,这套算法可以对甲状腺B超快速扫描分析,圈出结节区域,并给出良性与恶性的判断,大大节省了医生的诊断时间。一般来说,人类医生的准确率为60%-70%,而当下算法的准确率已经达到85%。
据雷锋网了解,事实上,在ET医疗大脑之前阿里云已经开始在医疗领域进行探索。去年,上海华山医院借助阿里云的计算能力,用数字化模型代替部分临床实验,以及模拟小白鼠的活体实验,用于加快特效药研发。
同样是在去年,华大基因、阿里云和安徽医科大学曾共同宣布,在21小时47分12秒内完成了1000例人类全外显子组数据的分析。而在40年前,人类若想对埃希氏大肠杆菌进行全基因组测序,需要1000年的时间。
同日,阿里云宣布联合英特尔、LinkDoc启动天池医疗AI系列赛,大赛第一季对早期肺癌诊断发起挑战。阿里云天池平台将提供海量的脱敏后高分辨率胸部CT扫描数据。选手需要通过原始CT影像图片训练模型算法得到结节特征,最终实现对影像图片结节区域的智能化判断。
雷锋网将持续报道云栖大会精彩内容,敬请关注!