2016年11月22日/所有故事

需要赢得《危险边缘》并战胜癌症吗?叫华生

全球癌症负担预计将在未来15年内增加。人工智能能帮助解决这种疾病的复杂性吗?

图片由IBM Watson提供

从自动驾驶汽车到仿生武器,人工智能(AI)的梦想曾经想象的科幻小说现在是现实的。

但人工智能能解决癌症等复杂疾病的问题吗?

根据癌症研究机构(IARC),到2030年,预计全球癌症负担成长为估计的2170万新癌症病例和1300万癌症死亡由于人口的增长和老化。

“更有效地治疗癌症,我们需要看到我们之前没有看到的模式。我认为现在我们有数字工具可以让我们这样做,“挪威肿瘤群落,肿瘤研究和产业集群,挪威的肿瘤学研究和工业集群,致力于加速新癌症诊断和药物的发展。狗万正网地址

随着个人和人口健康数据的增长大约每24个月翻一番- 对卫生保健从业者有限的理解和采取行动的能力。

为了跟上,医生必须阅读每个工作日29小时了解最新的研究和进展。而且,随着研究人员对癌症起源和突变的新发现的发现,治疗方法因人而异。

现在,我们正在转向最成功的危险球员!,一个受欢迎的美国电视游戏展,帮助扭转有史以来最致命的疾病的过程。

分页华生医生

虽然IBM沃森因2011年在美国热门智力竞赛节目中轻松获胜而闻名,但从那以后,人工智能平台并没有闲置。

IBM于2015年推出了沃森健康(Watson Health),部分目的是应对癌症诊断和治疗方面的一些最艰巨的挑战。

美国著名的癌症医院斯隆凯特琳纪念医院和IBM一直在训练沃森肿瘤学阅读和理解肿瘤学领域。Watson用于肿瘤学是沃特森健康中的专门计算系统,旨在帮助整个医生社区考虑癌症治疗方案。

Watson用于肿瘤学的令人印象深刻的信息语料库,包括策划文学和理由,以及超过290个医学期刊,超过200个教科书和1200万页的文本。Watson排名确定的处理选项,并提供支持每个选项的证据支持肿瘤科学家的链接,因为他们考虑其患者的治疗方案。

据彼得法森州北欧地区彼得·莫滕森(北欧)北欧地区彼得·莫滕森(Peter Mortensen)表示,没有人能够跟上大量发表的文献 - 但沃森可以在几百万的页面中阅读数百万页。

作业似乎已经回复了。

在北卡罗来纳大学医学院的一项研究中,Watson匹配肿瘤学家提出的99%的治疗建议;在30%的病例中,沃森发现了医生遗漏的其他选项。

图片由IBM Watson提供

癌症在行动中合作

在挪威,IBM与奥斯陆癌症集群及其成员(包括艾伯维)合作,以实现该组织的使命,加快新的癌症诊断和药物的开发。狗万正网地址

该团队即将成立一个创新中心,在那里,研究人员和合作伙伴可以与沃森等技术互动,以确定肿瘤研究的差距。

目前,IBM Norway参与了挪威研究委员会ICC Light House项目的项目,称为BigMed,专注于四个医疗区域:结肠癌患有肝转移,肺癌,突然心脏死亡和单一的疾病。

目标是创建一个决策支持平台,使非结构化数据与基因组数据相结合,并呈现给临床医生进行医学决策,专注于精密药物。

IBM挪威公司的首席技术官和技术主管Loek Vredenberg说:“随着我们开发这个项目,我们将开始了解基因组变异和电子医疗记录中的非结构化数据,以便进行分析,并提出可以提供给临床医生的信息或知识,以供医疗决定。”

有了BIGMED这样的项目以及世界各地的其他项目,人们希望能在加速癌症诊断和确定正确的治疗过程从未如此伟大。

怀德伯格说:“如果我们大胆地谈论新的健康数据的能力,以及它们所拥有的研究和认知工具,那么我认为目标是足够早地诊断,进行干预和治疗,最终使癌症成为一种慢性疾病。”

Vredenberg补充道,“我们的希望是技术带来的所有知识,我们对世界上每一个患者的所有患者都有关于癌症的所有知识,无论他们在哪里,医生都在治疗他们,机构;这知识可供所有医生使用......这是一个非常雄心勃勃的目标,这将需要时间,但我们正在朝着正确的方向发展进展。“

作为奥斯陆癌症集群的成员,ABBVIE赞助“突破性创新的背后2016年9月,奥斯陆癌症集群和IBM沃森健康中心的工作。

人工智能用于医疗保健的五种方式

除了癌症研究,医生、科学家和卫生保健专业人员也在以其他方式使用人工智能来改善公共卫生。人工智能已经产生影响的5个方面:

1.恢复理智。

一个人经历了触感自2004年以来的第一次与他的思维控制的机器人手臂。

2.诊断阿尔茨海默病。

一项研究,研究人员将AI算法应用于MRI脑扫描,分类Alzheimer的疾病和各种形式的痴呆。

3.早先识别致命感染。

败血症,如果未被发现或治疗太晚,致命感染,可以抓住t被规定的实时预警系统(TREWSCORE),一种实时预警评分,可以提前预测哪些患者有感染性休克的风险。

4.用你的手机去诊所

由AI支持,一些智能手机应用程序可以掌握您的个人历史,提出有关症状的问题,使治疗建议并跟进。

5.尝试新的基因。

随着计算机能力的增强,我们能够分析大量的遗传信息、医疗记录和DNA,从而更好地了解如何识别和治疗疾病。

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