英国《自然·机器智能》杂志13日发表的一项医学与人工智能(AI)研究中,瑞士科学家介绍了一种人工智能系统可以几秒之内扫描心血管血流。这个深度学习模型有望让临床医师在患者接受核磁共振扫描的同时,实时观察血流变化,从而优化诊断工作流。

四维(4D)核磁共振扫描可以用来重建心血管血流随时间变化而产生的特征,对于心血管疾病的诊断具有重要意义。然而,这些扫描通常需要20分钟的处理时间,意味着扫描过程中,无法对做成像进一步评估。加速这类扫描,就能在患者接受扫描的同时完成实时评估,不仅能节省临床医师的时间,还能减少患者的不适。

此次,瑞士苏黎世联邦理工学院研究人员瓦雷里·韦诗耐韦斯基及其同事,开发出了一种深度学习人工智能模型,可以在几秒之内对经过心脏的血流进行四维重建。研究团队用11个扫描案例训练了一个神经网络,发现这个网络可以准确重建正常患者和血流异常患者的主动脉血流,且准确度与传统方法一致。

目前,这个人工智能系统还能在20秒左右的时间里重建一次扫描,比目前尖端的传统方法快30倍,比之前的深度学习方法快4.2倍。

深度学习网络,是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,也被称为人工神经网络,是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式来进行信息处理。现在,深度学习网络越来越多地用于生物数据分析自动化。深度学习模型的一个挑战是它们的“黑箱”性质,也就是说无法轻易鉴定一个模型执行某项任务时的过程。科学家们认为,除利用深度学习帮助人类推进医疗事业,还可调查深度学习模型如何识别和处理所分析的数据的能力,帮助研究者更好地理解这些数据背后的生物学。

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