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強(qiáng)化深度學(xué)習(xí)把醫(yī)療AI推向新的高潮

2018-01-30

人工智能技術(shù)的發(fā)展，給垂直產(chǎn)業(yè)帶來巨大變革，以醫(yī)療、無人車、安防、金融等垂直行業(yè)的變化最受到關(guān)注，自從2012年深度學(xué)習(xí)技術(shù)被引入到圖像識(shí)別數(shù)據(jù)集ImageNet（做為測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)），其識(shí)別率近年屢創(chuàng)新高，并且在某些領(lǐng)域如圖像分類等方面達(dá)到人類水平。深度學(xué)習(xí)技術(shù)加上醫(yī)療影像領(lǐng)域累積多年的數(shù)據(jù)，給這一領(lǐng)域帶來了令人驚喜的突破。


有媒體曾經(jīng)報(bào)道過斯坦福的研究人員發(fā)布在Nature上的研究，CNN做皮膚癌診斷，與21位皮膚科醫(yī)生對(duì)比測(cè)試，結(jié)果系統(tǒng)的精確度與人類醫(yī)生相當(dāng)（“至少”91％）。還有JAMA上發(fā)布的利用CNN對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變的診斷，結(jié)果表明，其算法的性能與眼科醫(yī)生的性能一致。

強(qiáng)化深度學(xué)習(xí)在2016年初AlphaGo對(duì)戰(zhàn)李世乭中大放異彩。AlphaGo學(xué)習(xí)棋譜到了一定程度，就可在和對(duì)手及自己對(duì)弈的大量棋局中，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來進(jìn)一步改善它，這可以說是它不斷超越自己，最終戰(zhàn)勝人類冠軍的關(guān)鍵所在。作為一種有效的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要研究在特定情境或環(huán)境下的操作方式，使得獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)最大化。同樣在醫(yī)療AI的決策過程中，一個(gè)程序操作會(huì)常會(huì)影響其接收到的數(shù)據(jù)，不同的操作中程序會(huì)接受到不同的輸入信息。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可找出決策或操作的最優(yōu)方案，以獲得最大的獎(jiǎng)勵(lì)。

在深度學(xué)習(xí)之前，大約在90年代，就已有很多人做計(jì)算機(jī)輔助診斷（CAD）。之前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做不深，現(xiàn)在有了新型計(jì)算機(jī)和深度學(xué)習(xí)之后，可以實(shí)現(xiàn)很深的網(wǎng)絡(luò)。但是就以皮膚癌的診斷為例，目前在臨床上還沒有真正意義上的大規(guī)模的應(yīng)用。基于深度學(xué)習(xí)的診斷尚處于研發(fā)階段。但以現(xiàn)在的研發(fā)速度來看，這些新技術(shù)離臨床應(yīng)用已經(jīng)并不十分遙遠(yuǎn)了。

深度學(xué)習(xí)并不是在所有場(chǎng)景下都需要。這跟具體遇到的問題有關(guān)，有時(shí)候一般的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)夠用。新的算法可以說是層出不窮，日新月異。把不同的算法結(jié)合起來也是AI的領(lǐng)域常用的方法。

深度學(xué)習(xí)及強(qiáng)化深度學(xué)習(xí)，它們能解決很多以前不能解決的問題，醫(yī)療AI的技術(shù)遠(yuǎn)不止深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)不確定圖等，此外醫(yī)療AI中也面臨著很多挑戰(zhàn)。在老齡化和慢性病的大環(huán)境下，醫(yī)療資源（人、物）供應(yīng)短缺，特別是中國醫(yī)療資源供需嚴(yán)重不平衡，地域資源差距巨大，人工智能可能是解決這些問題的突破口，把醫(yī)療AI推向新的高潮。

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