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卫生保健

研究人员对AI治疗脑部疾病的能力进行了审查

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意大利研究人员完成了系统的文献综述,该综述于本月发表在 APL生物工程, 由AIP Publishing提供。这篇评论的目的是对人工智能(AI)及其用作治疗脑部疾病的能力有更好的了解。在收集了2696个不同的结果之后,研究人员在154篇被引用最多的论文中排名靠前。 

人工智能能够处理大量数据,并且可以非常快速地处理。这以及不同的方法 机器学习, 计算机视觉,神经网络可帮助创造一个环境,其中AI技术是解决世界上许多最大的健康问题的有效工具。 

但是,在这些领域中,尤其是在诊断,外科治疗和脑部疾病监测领域,围绕该技术及其应用存在许多挑战。这项新研究可能有助于开发新方法,这些方法将不断推动该领域的发展。 

评价

审查的重点之一是使用生成对抗网络以综合发展衰老的大脑。这使专家能够研究疾病随时间的进展。

爱丽丝·塞加托(Alice Segato)是该论文的作者,详细介绍了该评论。

Segato说:“人工技术的使用正逐步为各种与大脑有关的现实世界中的临床问题带来有效的理论解决方案。” “特别是近年来,由于相关数据的积累和日趋有效的算法的发展,有可能显着增加对复杂脑机制的理解。”

这项研究集中在大脑护理的几个主要领域,例如检查负责处理有关大脑的结构和连通性特征的信息的AI方法,以及进行手术候选人评估。其他包括用于研究脑部疾病,识别问题和问题区域,预测疾病和结果以及术中辅助的图像数据。 

一些用于研究脑部疾病的图像数据包括3D数据,例如磁共振成像,弥散张量成像,正电子发射断层扫描和计算机断层扫描成像。计算机视觉AI技术可用于分析所有这些类型的图像数据。 

“可解释的算法”

在已发表的研究中,研究人员主张“可解释的算法”。这意味着解决方案的路径很明确,而不是通常依靠的非常模糊的“黑匣子”。 

Segato说:“如果人类要接受算法处方或诊断,就必须信任它们。” “研究人员的努力正在导致创建越来越复杂和可解释的算法,这可能有助于在实际临床环境中更广泛地使用“智能”技术。” 

这种倡导也发生在国际科学家 呼吁提高AI研究的透明度。科学家小组成员来自玛格丽特公主癌症中心,多伦多大学,斯坦福大学,约翰·霍普金斯大学,哈佛大学公共卫生学院和麻省理工学院等顶级机构的成员。根据科学家的说法,基于这项研究,更透明的发现和方法可能有助于导致更好的癌症治疗。