在《科學轉化醫學》雜志上發表的一項研究顯示，醫生們能夠利用機器學習判斷6個月大的嬰兒是否會發展成自閉癥譜系障礙，其準確率甚至超過96%。據美國北卡羅來納州大學教堂山分校、華盛頓大學等的研究者們表示，他們開發的機器學習算法能夠分析嬰兒6個月時的腦部功能性磁共振成像（fMRI）中人類醫生所讀不出來的細節，從而給出診斷結論。

用AI觀測“人所不能看到的”

近期，在北卡羅來納大學（UNC）教堂山分校精神病學家Heather Hazlett的帶領下，人工只能在疾病診斷領域又下一城。她們開發的深度學習算法，在預測2歲前的自閉癥高危兒童（有個自閉癥哥哥或者姐姐）是否會在2歲之后被診斷為自閉癥上，以88%的準確度遠超準確度只有50%的傳統行為問卷調查法（Charman 2014診斷自閉癥，用AI觀測“人所不能看到的”）。

Hazlett在接受IEEE采訪時表示，“我們這個算法不僅在準確性上優于傳統的方法，而且我們可以在更早的時間診斷。”一般而言，自閉癥在兒童成長到2到3歲才表現出典型的癥狀，所以基于行為觀察和問卷調查的方法，很難判斷2歲前的兒童是否會在2歲之后被診斷為自閉癥。而Hazlett團隊發明的人工智能方法，可以在兒童12個月大時，預測他會不會在2歲時被診斷為自閉癥。

由于診斷準確率高，時間早，Hazlett團隊的這一重要成果于2017年初刊登在頂級期刊《自然》上。這是此月人工智能在疾病診斷領域的應用第二次登上《自然》雜志。

自閉癥是一種并不罕見的疾病，它還有另一個名字叫孤獨癥。據統計，自閉癥在普通的兒童群體中發病率約在1.5%左右，如果一個新生兒的哥哥或者姐姐被診斷為自閉癥，那么他就是個自閉癥高危患兒，他的患病風險會飆升到20%左右。據測算，目前全世界自閉癥患者數量接近4000萬。

在診斷算法開發的過程中，原始數據的收集一直是一個難題。鑒于自閉癥患者的兄弟姐妹患自閉癥的可能性是常人的20倍，該項目的研究人員走訪了自閉癥患者家屬，對患者弟弟或妹妹6個月大時的腦部掃描圖像進行收集，并在他們2歲時對他們的行為能力進行評估。研究人員收集的59個樣本中，共有11名兒童被診斷為自閉癥。

在這些數據的基礎上，研究者們開發了一個機器學習算法以尋找11名自閉癥嬰兒腦部圖像的共同點。在開發完成后，研究者們使用了該算法重新分析這59名嬰兒的腦部掃描。最終，該算法辨認出了11名自閉癥兒童中的9名，準確率超過96%。

futurism.com制作的柱狀圖，其中左側為自閉癥患者（11名患者，9人被正確識別），右側為非自閉癥患者（48人全部被正確識別）。這項診療方式不僅方便快捷、對嬰兒沒有傷害，還能夠提早18個月得出高準確性的判斷結果。對此，喬治·華盛頓大學自閉癥與神經發育障礙研究院的負責人Kevin Pelphrey評價：“這（項成果）將顛覆該領域。”


以“預防”代替“治療”，AI還需數據支持

盡管這項研究受到了醫療行業內的廣泛贊譽，該實驗結論還需經過重復性驗證，并且接受更大樣本數據的考核。事實上，機器學習和人工智能在醫療早期診斷上大有可為，原因正是在于其能夠講病例和數據庫中的大量歷史數據進行高效比對。因此，這項研究要想逐步深化，并被推廣使用，絕對不能僅僅依靠這59份初始樣本。

目前，人工智能早期診斷的各個支線都在不斷發展，其中包括AI診斷皮膚癌、肺癌、視網膜病變等。針對病例數據的“收集難”問題，開發AI醫療的科技巨頭們已經與醫療機構展開了緊鑼密鼓的合作。

就在上個月，人工智能公司DeepMind正在跟英國國家醫療服務系統（NHS）展開合作。通過NHS，Moorfields眼科醫院將向DeepMind提供的100萬份眼球掃描資料，這樣一來，人工智能可以更好地學習濕性年齡相關黃斑變性以及糖尿病視網膜病變等眼疾的早期癥狀。而IBM的Watson人工智能在醫療行業的布局甚至更早：以IBM Watson腫瘤解決方案（IBM Watson for Oncology）為例，其通過醫生和研究人員共計1.5萬小時的登入時間獲得了數千病例、期刊文章與教科書資料，從而能夠針對一些癌癥病癥給出治療方案備選。就在上個月，人工智能公司DeepMind正在跟英國國家醫療服務系統（NHS）展開合作。通過NHS，Moorfields眼科醫院將向DeepMind提供的100萬份眼球掃描資料，這樣一來，人工智能可以更好地學習濕性年齡相關黃斑變性以及糖尿病視網膜病變等眼疾的早期癥狀。

提早布局的IBM Watson

目前沒有證據表明可以通過某種干預手段降低嬰兒自閉癥的風險，美國國立心理健康研究所的醫學專家Armin Raznahan表示。這在很大的程度上是因為，通過目前的手段，一旦診斷兒童為自閉癥患者，那么他們受到的傷害已經無法挽回了，這一點兒跟阿爾茨海默病和帕金森病等非常類似。該研究的出現，將在一定程度上改善現在的局面。

患者并不是唯一能在人工智能醫療中獲益的群體。和人類相比，人工智能和機器學習能夠更早、更準確地識別一些疾病，同時也能夠提高醫務工作者的工作效率。這樣，醫務工作者在病情診斷上花費的時間和精力能夠更好地運用在療程規劃以及對患者個體的關注上。這一變革將對世界上缺少醫療工作者的地區有很大的意義，同時也能夠解救因病患眾多而分身乏術的醫生們。


（來源：境外考察）

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