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FDA批准首个应用于临床医疗的深度学习平台Atrerys
发布时间:2024-03-31
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本文摘要:Arterys的医疗光学平台已被美国食品和药物管理局(FDA)批准后投放临床医疗用于,它可以协助医生临床病人的心脏问题。这个应用于中的神经网络模型从1000多个病例中自我自学,并可以在每个新的案例中大大提供新的科学知识,提升自己的准确性。在此之前,为取得FDA的证书,这一系统通过了严苛的临床测试,以证明它最少可以与人类医生超过完全相同的辨别水平。

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Arterys的医疗光学平台已被美国食品和药物管理局(FDA)批准后投放临床医疗用于,它可以协助医生临床病人的心脏问题。这个应用于中的神经网络模型从1000多个病例中自我自学,并可以在每个新的案例中大大提供新的科学知识,提升自己的准确性。在此之前,为取得FDA的证书,这一系统通过了严苛的临床测试,以证明它最少可以与人类医生超过完全相同的辨别水平。Arterys与人类的仅次于有所不同是他可以在大约15秒钟内对一个病例做出临床,而要做到某种程度的事,专业人类分析师必须花上上30分钟到一个小时。

Arterys是由FabienBeckers,JohnAxerio-Cilies,AlbertHsiao和ShreyasVasanawala在斯坦福大学发动的,目前已完成A轮融资,公司的创始人们对于机器学习的潜力具有联合的希望。他们目前的工作是协助医生理解病人心脏的状态,通过精确测量每个心室的体积,人工智能系统可以对病人的健康状况做出评估。「这是一个令人瞩目的成就,」Beckers说。

「这是此类医疗光学方法第一次通过批准后。这意味著深度自学和云技术可以确实转入医疗工作流程,为医生和病人获取最重要协助。我们的工作打开了一扇门,此类应用于从此有了先例。

」深度自学投放1000个病例作为训练数据后,ArteryCardioDL运营了监督自学算法,并基于它在数据中找到的关联得出结论约1000万条规则。它的目的是在没人工干预的情况下做察觉到和辨识问题。

但是Becker认同道,这个目的并不是要替换医生,而是为他们获取工具,协助他们更加高效地工作。「我们正在尝试将它制成定量的和数据驱动的。

我们从心脏的应用于开始,因为它是最好的器官之一。现在我们告诉我们可以做了,能在其他很多领域用这个Arterys了。」「心脏的左心室呈圆形,结构非常简单,而右心室呈圆形花生状,比较复杂。

证明这项技术可以用来分析左右心室的两个图像是一个大成果,因为用于传统方法花上的时间过于宽了。」「这个技术能做这些证明了它的用处是何其的极大而深远影响。」Arterys是基于云的平台。这一点很最重要,因为它能让外科医生在全世界范围内搜集数据,Arterys也将之后自学这些数据。

有了时间和充足的数据,惜有一天它的精确性不仅能与相媲美人类,甚至能多达人类。当然这也不会带给类似的挑战,因为数据是高度脆弱和个人化的。

「医疗光学约有30亿美元的市场,它是基于工作站的——除了医疗行业,还有其他行业用于「工作站」这个词吗?」Beckers问道。


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