大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能肿瘤科技术的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能肿瘤科技术的解答，让我们一起看看吧。
现在已经有不少发展人工智能的企业都开始发力医疗，希望能够借助风口正盛的科技改善人类的生活甚至是挽救人类的生命，小到一些临床的电子设备的更细，大到一些癌症的治疗。本文将会以一个初创公司在肺癌方面作出的努力为例，从而透视整个人工智能领域在医疗行业方面的潜力。
肺癌是全球最常见的癌症。这也是最致命的癌症之一。超过80％的肺癌患者会在诊断后五年内死亡，一年内死亡的达到半数。
初创公司Innovation DX的联合创始人迈克尔·帕克（Michael Park）正在努力提高这些几率。 去年12月，总部位于圣路易斯的医疗分析公司计划发布其第一个产品——一种GPU加速的AI系统，该系统可从简单的胸部X光检查出还在早期阶段的肺癌。
该产品最初将在美国以外的地方推出，而Park和其联合创始人Connor Monahan则寻求FDA（美国食品药品监督管理局）的批准。
“肺癌今天如此致命，就是因为得出诊断的时间太晚了，”
Park说。“我们想看看我们是否能帮助人们早日发现它。”
是什么使肺癌如此危险？
肺癌症状通常在癌症晚期才会显现出来。常规的胸部X光片很少发现这种疾病。根据美国《医学协会杂志》上发表的一项研究，即使是每年一次的胸部X光片也很少能在早期就发现疾病。
美国肺脏协会（American Lung Association）认为，如果医疗专业人员可以及早发现肺癌，患者的存活率将会增加三倍以上。
治疗还谈不上，目前更实用的是诊断，特别是早期诊断预警，然后可能还有些系统能提出更合理的治疗方案的建议，但在药物和手术层面还没明显进展。后续在治疗策略方法药物等方面也会有发展。
谢邀。最近医学期刊《放射》（《Radiology》）发表了一篇论文，说的就是人工智能改善治疗乳腺癌的方法。
来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）、马萨诸塞州总医院（Massachusetts General Hospital）和哈佛医学院（Harvard Medical School）的三位女科学家，联手开发了一套机器学习模型，被称为“随机森林分类器（random-forest classifier）”的方法，并让它接受了 600 个高风险病灶的分析训练。
在综合了家族遗传史、人口统计、以及过往的组织活检和病理报告等信息之后，该模型对 335 个病灶（最终升级为癌症的病患）进行了测试，结果准确诊断了97％的乳腺癌是恶性肿瘤，而传统方法仅为79％。
这项研究的结论是：在将该机器学习模型引入常规诊断实践后，超过 30% 的良性病灶切除术是可以避免的。
同时。该技术的工作速度比乳腺X射线检查快30倍——据估计，医生需要50-70个小时来分析50名乳腺癌患者，而该技术只需要约30分钟。
顺手补充一下传统的乳腺癌医疗方法：乳腺X射线检查（Mammograms）——从X光片上看到可疑的病变组织之后，需要对患者进行针刺活检以确定其是否是癌症。然而，这一工具总会存在风险，譬如误诊，当尝试提高可以识别的癌症数量时，“假阳性”的结果也会增加，导致患者进行不必要的活检和手术。
这五种癌症的患者有福了！AI诊断不仅准确率比医生高，还能及早发现、减少过度诊疗。
除了下棋（AlphaGo）、陪你聊天（Siri）、让我们的双手脱离方向盘（自动驾驶技术），人工智能（AI）还能做些什么？
看病！
是的，没错。目前AI在医疗领域的应用已经有智能手术机器人、智能药物研发、影像辅助诊断等多种场景，而在癌症的探测和诊断上，AI更是在逐渐发挥出无可比拟的优势。
鳞状细胞癌：一套AI系统能区分恶性皮肤病变和良性病变
来自德国、法国和美国的一支团队研发了一种人工智能（AI）系统，可对皮肤癌进行诊断，准确率比皮肤科医生更高。在这项研究中，该系统能根据癌痣和良性斑点的影像来诊断癌症，准确率为95%，相比之下，一组由58名皮肤科医生组成的团队，其准确率仅为87%。
前列腺癌治疗手术：一种算法可以诊断前列腺癌，准确率堪比病理科医生
这个问题要分成中医和西医来两个类型来思考。
西医这种通过量化数据为诊断依据的，并且治疗方式有定性和定量标准的，是可以被AI取代的，甚至包括手术。
中医这种靠主观判断和经验，甚至用一个病人在不同医生那里得到的药方都是完全不同的医疗方式，很难被AI取代。
类似中医的还有藏医，苗医、壮医、蒙医等民族医学，都很难被AI取代。
我认为医生不会被人工智能替代。
图像识别是目前的AI最擅长的事情之一。大概从2013年开始，AI在这一个领域的能力就开始飞速发展；2015年，在谷歌ImageNet数据库训练下的机器，人脸识别能力已经超过了人类。这得益于机器能够在相对短的时间内吃进海量的影像数据，并通过深度神经网络各个层级进行分析、学习，成为阅“片”无数、经验丰富的“老医生”。我们可以利用AI的这方面长处，给予医生以诊断辅助，让医生“看”得更清楚、判断更准确。
可这并不是我们平时想象的“AI看病”。AI是否能对疑难杂症做出独立的诊断？
医学是和人打交道的事情，在就诊的过程中，患者与医生的良好沟通有一部分会促进康复。医生不仅仅是治病救人的角色，也在默默安抚病人。举个例子，如果孩子或者老人有什么不舒服，你第一反应找医生，看到医生的那一刻，你的内心是非常有安全感的。
其次，AI的可信度是存在疑问的。医院用于自动化监控的装置所发出的警报，很多是误报。通常此类自动化系统，会把极其微小的波动当做风险来处理，毕竟，万一错过了一个风险，责任就大了，所以厂商都倾向于把机器调得“过度灵敏”，并产生一系列大惊小怪的误报；反过来，医护人员则在接连不断的误报冲击下产生了疲劳，忽略了真正的危险。这是一个现代版的“狼来了”。
到此，以上就是小编对于人工智能肿瘤科技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能肿瘤科技术的2点解答对大家有用。
