在5月初谷歌(GOOG, Google)大型開發(fā)者大會上，首席執(zhí)行官桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)上臺，詳細闡述了其最新的人工智能研究有朝一日將如何幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)心臟病。此外，人工智能系統(tǒng)對心臟病的判斷是基于對患者視網(wǎng)膜的掃描——一種已知的為人們的心臟健康提供線索的方法——幾乎和傳統(tǒng)的血液測試一樣準確。

這是一個令人印象深刻的揭示,畫了一個巨大的觀眾的熱烈的掌聲在山景城的海岸線圓形劇場,加州,但這只是一小塊更大的研究機構(gòu)的技術(shù)和醫(yī)療社區(qū)迅速拼湊在尋求創(chuàng)造人工智能系統(tǒng),最終可能挽救無數(shù)的生命——包括你自己的。

一個人工智能的心臟測試

“在我看來，這顯然是醫(yī)學的下一個自然步驟，”約翰·霍普金斯醫(yī)學院奧斯勒醫(yī)學培訓項目主任桑杰·德賽博士說。

谷歌的視力測試使用了一種名為機器學習的人工智能，它試圖教計算機系統(tǒng)如何通過將大量數(shù)據(jù)輸入到算法中來做出決策。

為了做到這一點，谷歌給它的算法圖像提供了正常視網(wǎng)膜和那些有心臟病跡象的人的圖像，這是一種叫做計算機視覺的方法。在訓練算法之后，它能夠查看視網(wǎng)膜的個別圖像，并確定這些圖像是屬于健康的患者還是可能患有心臟病的患者。

糖尿病視網(wǎng)膜病變可通過計算機視覺技術(shù)識別。

谷歌之前曾使用機器學習來證明它可以識別有糖尿病視網(wǎng)膜病變風險的個體，如果不進行治療，這種疾病會導致不可逆的失明。在訓練了算法之后，這個搜索巨人說，它的機器學習系統(tǒng)在識別疾病癥狀方面和訓練有素的眼科醫(yī)生一樣準確。

另一種機器學習算法識別乳腺組織中的腫瘤。

計算機視覺技術(shù)在成像方面非常有用，但它遠不是研究人員在醫(yī)學領(lǐng)域使用人工智能的唯一方法。

在斯坦福大學醫(yī)學院,喬什·諾爾斯博士是使用病人的電子健康記錄(EHRs)來識別之前未被診斷出患有家族性高膽固醇血癥(FH),遺傳心臟病影響1 250人,結(jié)果在一個高的機會早發(fā)性心臟病和心臟病如果不及時治療。據(jù)諾爾斯說，美國大約有100萬人患有FH，但只有10%的人被確診。

喬什·諾爾斯博士正在幫助使用人工智能和機器學習來識別潛在的心臟病人。

“這個項目背后的想法是，我們知道有很多FH患者還沒有被診斷出來。”但如果我們找到了它們，我們就可以治療它們。

FH是一種常染色體顯性疾病，這意味著如果你有FH，你就從父母那里繼承了它，可以傳給你的孩子。因此，確定一個病人可以讓醫(yī)生幫助多個家庭成員。

為了確定某人是否患有FH，諾爾斯說，斯坦福大學的研究人員將所有患有和沒有FH的患者的醫(yī)療記錄，包括文本記錄、處方、診斷測試和藥物，輸入一個分類算法，利用這些數(shù)據(jù)識別出與FH患者一致的模式。

“這就像你的電子郵件系統(tǒng)學習垃圾郵件一樣，”諾爾斯解釋道?！澳憬o它看一堆垃圾郵件的例子，它就知道垃圾郵件是什么。