人工智能研究人员将工程学和医学结合起来,为他的工作带来意义
劳拉·威廉姆森,美国心脏协会沙巴足球体育平台
Dr. 安东尼斯·阿蒙达斯(Antonis Armoundas)在他的祖国希腊雅典国立技术大学(National Technical University of Athens)学习电子工程时,觉得这门学科对他的口味来说有点太枯燥了.
“我找不到我所做事情的任何意义,”他说. So, 他开始研究生物医学工程, 哪一个将工程学的解决问题的工具应用于生物学和医学,以改善人类健康. 他的兴趣被激起了, 他深入研究了一篇关于这个话题的毕业论文, 然后在波士顿大学攻读生物医学工程硕士学位,在麻省理工学院获得核工程博士学位.
一路走来,阿蒙达斯对医学的热情与日俱增.
“我觉得我在为一个更有意义的目标服务,”他说. “医学成为我的主要爱好,但在医学中运用工程原理提供了意义."
阿蒙达斯现在研究人工智能(AI)改善医疗保健的方式. 他是波士顿马萨诸塞州总医院心血管研究中心的首席研究员,也是哈佛医学院的医学副教授. 他在美国心脏协会沙巴足球体育平台中谈到了他的人工智能工作 “专家说,” 在这个系列节目中,专家们解释了他们如何将所学到的知识应用到自己的生活中. 以下采访经过编辑.
人工智能在心脏病学领域的应用情况如何?
我们知道人工智能在心脏病学的各个方面都有应用, 包括在诊断中, 心血管疾病的分类与治疗. 我是美国心脏协会写作委员会的主席 科学声明 今年早些时候,我们讨论了应用它的主要领域. 如何使用它的一些例子包括解释心脏成像和将遗传变异与健康相关的特征相匹配,以更好地了解疾病的遗传风险.
我们知道,在某些情况下,人工智能在解读心脏成像方面的表现甚至超过了医学专家. 它可以检测数据中细微的、肉眼无法检测到的特征,从而做出更准确的诊断.
你在麻省总医院的工作中是如何使用人工智能的?
我的重点是努力改善院内和院外的病人监护.
关于院内监测, 我们希望整合所有与患者相关的信息,以便为这些患者做出最好的决定. 这意味着能够预测和预防不良沙巴体育平台点击进入.
我们还打算利用人工智能来帮助确定患者的最佳出院沙巴足球体育平台. 我们不想让病人留院的沙巴足球体育平台比他们应该留的沙巴足球体育平台长,也不想让他们提前出院. 人工智能可以帮助做出这些决定. 它将整合从不同来源获得的信息,这些信息在患者住院期间是动态变化的, 比如心电图, 血压和电子健康记录.
因为我们不能让医生一直在病人身边, 人工智能可以收集并整合所有这些数据, 看看是否超出了某些参数. 然后它可以提出建议,也许病人X应该多留一天.
关于院外监测, 我们知道很多, 许多人使用智能手表等可穿戴设备来收集数据, 比如某人是否有不规则的心律. 许多设备都不是医疗级的, 所以我们还不能完全相信这些数据, 但我们正在朝着更好的技术发展.
我们想利用这些设备收集的数据来决定病人什么时候应该来医院. 我们不想无缘无故带人去医院做检查, 但我们也不想在他们病情恶化的时候把他们带回来. 人工智能可以帮助我们更好地决定他们什么时候应该进来, 这种方法不仅可以改善护理,还可以降低成本, 另一个显著的好处是什么.
人工智能如何解释不可测量的数据,比如一个人的感受?
我们确实需要认识到病人的感受——他们的症状——并将其融入到这个过程中. 我们需要的不仅仅是一个人的生命体征以及它们是如何波动的.
但有些应用程序可以通过提问来记录这些. 运动时或运动后你感觉如何? 你的精神状态怎么样? 你有胃口吗? 它可以是一份问卷,用户可以每天登录应用程序,报告他们的感受. 所有这些存在状态都可以与我们收集的其他数据相结合.
你在工作之外使用人工智能吗?
不管我们是否知道,人工智能已经进入了我们生活的方方面面.
它被用在汽车的导航系统中,帮助我们评估交通状况,选择到达某地的最佳路线. 用于判断邮件是否为垃圾邮件. 它用于社交媒体,将我们的兴趣引导到特定的话题上. 我们可能不会注意到它,也不会理解它是如何被使用的, 但它已经进入我们的生活并停留.
人工智能背后的基本原理并不新鲜. 它们在很多年前就已经被教授过了,但它们不被称为人工智能或机器学习. 今天的人工智能研究和开发是由我们收集的数据量的爆炸式增长实现的, 以及用于处理这些数据的计算能力的大幅提高.
当一项新技术出现时,我可能不会直接在我的工作中使用它,但我会尝试它. 例如, 我拿着我写的一篇论文,我想看看人工智能的新应用能多好地理解它, 它是否能准确地总结出我所写的内容.
我也和我儿子讨论过, Alkinoos, 谁是22岁, 二年级医学生, 他正在做一个项目,将医生的诊断意见与人工智能根据患者症状做出正确诊断的能力进行比较, 体检,诊断和实验室检查. 更重要的是, 他想知道人工智能是否可以指导医生的决策过程. 人工智能能否帮助改善病例的预后或管理?
未来人工智能将如何应用于医学?
未来是所有这些数据的整合. 我们想把所有这些临床知识的不同方面, 基因组学, 从可穿戴设备、电子健康记录和我们的病史中获取的数据,并将其整合到系统中,从而对一个人的健康状况做出最佳预测.
我对多器官系统研究的数据整合很着迷, 如何开始从整体上解决医学问题, 不是关注单个器官的问题,而是关注整个身体. 例如,一个人的精神状态如何与心血管疾病联系在一起.
我们每个人都是不同的,我们需要个性化的护理来改善结果. 这是人工智能在医学上的希望, 总有一天会过渡到在个性化的基础上提供公平的护理和改善结果.