Game Over！权威杂志断言：AI治病完胜人类，死亡预测、癌症治疗样样拿手

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《自然》重磅：AI在儿童自闭症早期诊断上完胜医生！

近期，在北卡罗来纳大学精神病学家HeatherHazlett的带领下，人工智能在疾病诊断领域又下一城。她们开发的深度学习算法，在预测2岁前的自闭症高危儿童（有个自闭症哥哥或者姐姐）是否会在2岁之后被诊断为自闭症上，以88%的准确度远超准确度只有50%的传统行为问卷调查法（Charman, 2014）。人工智能在疾病诊断领域再次战胜人类。

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“AI机器人，学完2186张肺癌图谱，完胜病理学家”

2016年8月16日,《自然•通讯》发表了一份斯坦福大学医学院研究人员的研究：计算机可被培训在评估肺癌组织切片时，比病理学家更精确。

研究人员使用了从腺癌、鳞状细胞癌患者获得肺癌基因图谱的2186张图像。数据库还包含了每例肿瘤的级别、期别以及每例患者在诊断后的存活时间信息。

然后，研究人员使用这些图像来训练计算机软件程序，以确定更多肉眼所不能观察到的癌症特异性特征——近10000种个性特质vs几百种病理学家通常使用的评估特征。这些特征不仅包括了肿瘤细胞的大小及形状，也包括了细胞核的形状与质地以及与相邻肿瘤细胞的空间关系。

斯坦福大学遗传学教授Snyder博士说： “ 事后看来，一切都在情理之中。计算机能够比人类更加准确、快速地在数以千计的样本中，多次评估甚至是微小的差异。 ”

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“AI再登Nature封面：诊断皮肤癌，准确率达91%”

人工智能眼里的皮肤病

细微的差别，都逃不过人工智能的火眼金睛

斯坦福大学研究人员采用深度卷积神经网络，通过大量训练发展出模式识别的AI系统，使计算机学会分析图片并诊断疾病。

训练计算机的数据库由129450张皮肤病变图片和对应的文字描述组成，涵盖了2032种皮肤病。而诊断的“参考答案”则由皮肤病专家提供，他们依靠的是非侵入性图像分析和组织活检。

之后，计算机迎来了“毕业考试”。研究者向受训的计算机和21名执业医师分别提供了一批训练数据集中，没有出现过皮肤病变的图片，这些图片都由组织活检确定了对应的病症。诊断比赛的结果是计算机的准确率和人类医生差不多，有时候还胜过人类医生。

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