通过检查患者器官,人工智能可以预测死亡

人工智能一边在“偷走”蓝领们的工作,一边正成为医学领域的专家,诊断像乳腺癌和皮肤癌一样的疾病。

阿德莱德大学的科学家们把人工智能的发展又推到了一个疯狂的新水平,使用AI系统就可以判断你是否会死亡。通过分析48名患者的CT扫描,深度学习算法可以预测他们在五年内是否会死亡。精确度达到69% ,可以说,这几乎达到了人类诊断学者的水平。

幸运的是,预言死亡这种可怕的后果可能有助于医生及时采取预防治疗手段。首席作者Luke Oakden-Rayner博士表示,“预测患者未来病情是有用的,因为它可能使医生能够对个体进行治疗。 “自动化系统不是专注于诊断疾病,而是通过并入大量的数据和检测微妙的模式,来预测医疗结果。

对于这项研究,该系统正在寻找诸如肺气肿,一种扩大的心脏和血管疾病,类似于血液凝固的物质。深入学习系统被训练,分析超过16000个可能在这些器官中发生疾病迹象的图像特征。

奥克登 - 雷纳(Oakden-Rayner)表示,这是一项需要人类专家大量培训才能完成,而机器则很快就能适应。

该系统的目标不是建立一个严峻的诊断系统。AI仅分析回顾性的患者数据。相反,该团队正在寻找可以诊断患者整体健康的算法的​​基础,而不仅仅是发现单一疾病。他们还希望“激励使用常规收集的高分辨率放射性图像,作为精密医学的高质量数据的来源”。换句话说,他们鼓励更多的扫描作为改进未来诊断系统结果的一种方法。

Oakden-Rayner说:“我们的研究为人工智能技术在医学图像分析中的应用开辟了新的途径,并且可以为早期发现严重疾病提供新的希望,需要特定的医疗干预。


作者:Steve Dent

编译:梓色扬光

原文链接:https://www.engadget.com/2017/06/05/ai-can-predict-if-youll-die-soon-by-examining-your-organs/

本译文仅供个人研习、欣赏语言之用,不欢迎任何转载及用于任何商业用途。如需转载请留言并注明来源。(本译文所涉法律后果均由本人承担。本人同意简书平台在接获有关著作权人的通知后,删除文章。”)

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,029评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,395评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,570评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,535评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,650评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,850评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,006评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,747评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,207评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,536评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,683评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,342评论 4 330
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,964评论 3 315
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,772评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,004评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,401评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,566评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容