人工智能平台屏幕对急性神经疾病

一个人工智能平台旨在确定一个范围广泛的急性神经系统疾病,如中风,出血,脑积水,在CT扫描显示识别疾病1.2秒,比人类快诊断,根据一项研究伊坎在西奈山医学院,今天发表在《华尔街日报》自然医学。

“总处理和解释时间1.2秒,这样一个分类系统可以提醒医生一个关键发现可能留在一个队列分钟小时,”资深作者Eric Oermann说,医学博士,讲师在神经外科学系伊坎在西奈山医学院。“我们在视觉上执行开发人工智能在医学上,将解决临床问题和改善病人护理。”

这是第一个研究利用人工智能检测范围广泛的急性神经活动和展示一个直接的临床应用。研究人员使用37236头CT扫描训练深神经网络识别图像中是否含有关键或非关键的发现。然后平台测试蒙蔽,随机对照试验在一个模拟的临床环境中,它根据严重性修复头部CT扫描。计算机软件测试多快可以识别并提供通知和时间放射科医生注意到一种疾病。的平均时间为计算机算法来对图像进行预处理,运行它的推理方法,而且,如果有必要,提高警报比医生阅读短150倍的形象。

本研究使用“弱监督学习方法,它建立在自然语言处理的研究团队的专业知识和西奈山医疗系统的大型临床数据集。Oermann博士说这项研究的下一阶段将需要增强CT扫描电脑标签和转向“强烈监督学习方法”和小说技术提高数据的效率。研究人员估计再造的目标系统,这些变化将在未来两年内完成。

“表达时间是大脑意味着快速反应是至关重要的治疗急性神经疾病,所以任何工具,减少诊断时间可能导致改善病人的结果,”研究的合著者Bederson约书亚说,医学博士,教授,系统为神经外科学系主席西奈山医疗体系和临床神经外科主任模拟的核心。

“深度学习和计算机视觉技术的应用放射成像明显需要21世纪医疗,”研究作者说伯顿德雷亚,医学博士,查尔斯m和玛丽莲·纽曼教授和系统部门的主席放射学西奈山医疗体系,西奈山的CEO医生教师实践,和院长伊坎医学院的临床事务。