人工智能在医疗保健中的作用：个性化治疗，诊断支持和动物运动的预测 - 图像：xpert.digital.digital
通过人体和宇宙中的AI转变：算法如何治愈心脏缺陷和计数鲸鱼
人工智能作为医疗保健和物种保护的关键技术：人工智能改变游戏规则
人工智能（AI）不再仅仅是科幻电影中的口号，而是以许多方式渗透我们生活的现实。特别是在医疗保健系统和物种保护领域，KI发挥了巨大的潜力，彻底改变了传统方法并开辟了全新的方式。我们正处于一个时代的开始，在这个时代，AI不仅是一种支持工具，而且还充当创新和进步的推动力。该报告阐明了AI在三个中心区域的决定性差异 - 对房颤的个性化处理，基于AI的数字病理学诊断以及对保护海洋生态系统的动物运动的预测，并承诺将来会有更大的变化。
适合：
AI对房颤的个性化处理：心脏病学范式转变
依恋纤颤，最常见的心律失常会影响全球数百万的人，并且对这种复杂疾病的治疗造成了重大负担。这是AI进来的地方，并可以对个性化治疗方法进行基本变化。
AI优化的消融过程：新级别的精度和有效性
一个特别有希望的区域是导管消融，这是一种用于治疗房颤的最小侵入性程序。使用这种方法，引起节奏疾病的病理心脏织物是针对的。传统上，消融通常是基于一种相当标准化的解剖学方法。但是，量身定制的AF研究是介入心脏病学的一个里程碑，它表明了AI如何显着提高此过程的精度和有效性。
在这项随机对照研究中，一些患者使用了称为Volta AF-Xplorer™的基于AI的技术。该系统实时分析了每秒5,000多个数据点，并鉴定出空间和时间分散电解 - 一种表明病理性心肌区域的电信号的复杂模式。与对照组相比，根据常规方法进行消融，基于AI的同类队列显示出令人印象深刻的结果。 12个月后，AI组中有88％的患者没有心律不齐，而对照组仅为70％。此外，AI组中急性复发的发生频率要少得多（15％比66％）。这些结果阐明了AI能够在术中处理大量数据，从而实现了更精确和个性化的治疗。
“消融”的名称来自拉丁语，意思是诸如“取走”或“删除”之类的东西。在医学中，它描述了组织的靶向去除或破坏。除了心律不齐的导管放气外，还通过热，冷或其他方法或子宫内膜消融中的肿瘤组织中还有许多其他应用领域，例如用于治疗某些妇科疾病。近年来，导管消融已成为房颤最重要的疗法之一，由于基于AI的程序，现在更加有效，更安全。
治疗成功的预测模型：风险概况和个性化预测
在基于AI的房颤疗法领域，另一种有希望的方法是预测模型的发展。在莱比锡心脏中心（Leipzig Heart Center）的指导下加速项目的机器学习模型可以使用12通道ECG数据创建个体风险概况。这些模型远远超出了消融后重复发生的房颤的纯预测。他们还能够识别左翼心房重塑 - 左心房的纤维化转化过程，不仅有利于心房颤动的发展，而且还伴随着中风的风险显着增加。研究表明，左翼心房重塑可以将中风的风险增加3.2倍。
为了最大程度地提高这些模型的预测准确性，已集成了来自100,000多个消融（截至2021年）的注册数据。结果令人印象深刻：这些模型对于所谓的心脏中所谓的低压区域（即电活动降低的区域）可预测性为89％，这通常与纤维化组织相关。与临床实践中使用的常规风险核心相比，基于AI的模型超过了23％。这意味着AI能够识别出重复发生心颤或中风风险特别高的患者，从而实现了个性化的治疗计划。将来，这种预测模型可以帮助医生为每个患者选择最佳治疗策略，从而最大程度地提高治疗成功。
脉冲场（PFA）：下一代消融技术
除了优化现有的替代技术外，KI还推动了全新程序的开发。一个例子是脉冲场消融（PFA），这是一种创新的技术，该技术使用电脉冲选择性荒凉的心肌细胞。与基于热或冷的常规消融方法相反，PFA可与超店，高频电场一起使用。这导致心脏肌肉细胞的靶向性坏死，而周围的组织（例如食管或phrenic神经）仍然幸免。
通过实时将脉冲频率调整为组织厚度，AI在PFA中起着至关重要的作用。这样可以确保具有最大安全性的最佳替代效果。德国心脏中心柏林（DHZC）的首次研究显示出令人鼓舞的结果。与常规替代程序相比，使用PFA可以将程序期最高可降低40％。同时，证明了该过程的高度安全性，尤其是在保护食管和phrenic神经方面，有时在常规消融方法中可能会受到损害。因此，PFA不仅可以使房颤的消融效率更高，而且还可以使患者更加愉快。
数字病理和诊断支持的AI：诊断服务的精度和速度
病理学（疾病的教学）在医学诊断中起着核心作用。传统上，病理诊断基于组织样品的微观检查。这个过程是耗时的，主观的，可以受到人类疲劳和可变性的影响。数字病理，即组织数字化和计算机辅助分析方法的使用，有望在这里进行革命。 AI是充分利用数字病理并将诊断提高到新水平的关键因素。
自动tumDetection：通道单元通过深度学习识别
数字病理学中AI的中心范围是自动肿瘤。 Fraunhofer微电子电路研究所开发了深度学习算法，可以在数字化组织切片中鉴定具有令人印象深刻的精度的恶性细胞簇。这些算法的敏感性为97％，这意味着它们在97％的病例中识别现有的肿瘤细胞。
通过使用转移学习，一种机器学习方法，将知识从一个任务转移到另一个任务，可以在250,000个组织病理学图像的庞大数据库上进行培训。这使该系统不仅能够识别肿瘤细胞，而且还可以区分32个亚型Duktal乳腺癌，这是最常见的乳腺癌形式。这种详细的亚型对于治疗计划至关重要。此外，AI可以将病理学的诊断期缩短多达65％，从而导致更快的诊断，从而为患者提供更早的治疗开始。因此，AI自动检测可以显着提高病理诊断的效率和准确性，同时减少病理学家的工作量。
常规病理中的神经网络：找出被忽略的微转移
成功使用AI在病理学中的另一个例子是卷积神经网络（CNNS）公司的工作。这些特殊的神经元网络特别擅长识别图片中的模式，并用于数字病理学，例如预测结肠癌中的微血管入侵。微血管入侵，即肿瘤细胞进入最小的血管，是结肠癌的重要预后因素，并提供了有关转移风险的信息。
在一项针对1200个样本的验证研究中，Aisencia AI在经验丰富的病理学家评估中获得了94％的奖项。这表明AI能够识别具有与人类专家相似的准确性的微血管入侵。但是，值得注意的是，这项研究中的AI检测到了在初次评估期间忽略的额外的12％微转移。这强调了AI识别可能逃脱人眼的细微模式和细节的潜力。因此，在常规病理学中使用CNN可以提高诊断的质量，并导致没有忽略重要信息的事实。
土星：基于AI的稀有疾病诊断，结束了诊断和湖泊
罕见的疾病是卫生系统的特殊挑战，直到患有罕见疾病的患者得到正确的诊断。这些所谓的“诊断和湖泊”对受影响的人及其家人非常压力。在这里，AI可以为加速和改善诊断做出重要贡献。
智能医生门户网站土星是基于AI的系统的一个示例，该系统将自然语言处理（NLP）与知识图结合在一起，以便从症状清单中产生差异诊断。 NLP使AI能够理解和处理自然语言，而知识图则以结构化形式表示医学信息和关系。在该项目的试点阶段，对土星进行了有关罕见代谢疾病的诊断测试。该系统正确地识别了78％的高彻病例和84％的粘二糖。错误分类率仅为6.3％。
土星的一个特殊优势是与Se-Atlas的连接，Se-Atlas是稀有疾病专门治疗中心的目录。这不仅允许系统支持诊断，还可以直接建议合适的专家和中心。这可能会大大缩短时间，直到正确的诊断和治疗为止。研究表明，土星可以将诊断期从平均7.2岁减少到1。8年。基于AI的诊断支持系统（例如土星）有可能从根本上改善罕见疾病的患者的护理，并节省他们不必要的痛苦。
使用基于AI的卫星分析的鲸鱼运动预测：21世纪的物种保护
Ki不仅在医疗保健中，而且在物种保护中也起着越来越重要的作用。监测和保护濒危动物物种对于保护生物多样性至关重要。传统的动物观察方法通常是耗时的，昂贵的，而且很难覆盖大面积。 AI支持的卫星分析和声学监测为掌握大面积的动物运动提供了全新的机会，从而使物种保护更加有效。
太空：海洋巨型Megafauna的深度学习 - 鲸鱼从太空中计算
Bioconsult SH开发的太空系统是如何合并AI和卫星技术以监视海洋Megafauna的一个令人印象深刻的例子。 SpaceWhale使用由CNN和随机造型模型制成的合奏，其分辨率为30 cm（由Maxar Technologies提供）的卫星图像分析。这些AI模型经过训练，可以在卫星图像中识别和分类鲸鱼。
太空旋转在奥克兰湾成功使用，这是南部谷鲸（Eugbalaena Austria）的重要栖息地。 AI检测到该地区94％的鲸鱼。经验丰富的海军生物学家的手动验证证实了该系统的高度准确性，为98.7％。与传统的飞机数量相比，太空瓦勒记录的成本降低了70％。此外，该方法可以首次在Hochsee中进行大规模库存调查，即在常规方法难以访问的区域中。 Space Whale展示了基于AI的卫星分析如何通过提供更精确，更便宜和大规模的监视选择来彻底改变物种保护。
声学监测和栖息地建模：聆听鲸鱼并预测远足路线
除了通过卫星图像进行视觉记录外，声学监测在物种保护中还起着重要作用。加利福尼亚面前的捕鲸空间项目将水文数据（水下麦克风）与基于AI的LSTM网络（长期短期记忆）相结合，以实时预测蓝鲸的存在。 LSTM网络是一种特殊类型的神经元网络，在识别数据中的时间连接方面特别好。
除了声学数据之外，捕鲸方式模型还考虑了环境因素，例如海温，叶绿素浓度（藻类开花的指标，因此是用于食物的指标）和运输交通数据。通过结合这些不同的数据源，这些模型在预测蓝鲸远足路线时达到了令人印象深刻的命中率89％。捕鲸法的一个核心目标是减少船碰撞，这是鲸鱼的主要威胁之一。通过自动警告进入关键区域的船只，圣塔芭芭拉运河的碰撞率已经降低了42％。 Whalesafe展示了AI支持的声学监测和栖息地建模如何有助于更好地保护鲸鱼和其他海洋动物，并最大程度地减少人类动物冲突。
通信信号的实时检测：了解精灵鲸的语言
Cetacean Translation Initiative（CETI）是一个在基于AI的物种保护领域的特别引人入胜且面向未来的项目。 CETI将自己设定为破译抹香鲸的通信的目标。 Pottwhales以其复杂的点击而闻名，因此被称为“ CODA”，它们用于彼此交流。 CETI项目使用变压器型号分析了超过100,000个小时的精灵鲸鱼点击。变压器模型是神经网络的最新架构，近年来已被证明在语言处理方面特别有效。
CETI的CETI AI通过对比度学习（一种机械学习方法）识别上下文特异性的CODA，其中AI学会了区分相似和解锁的数据。例如，在协调潜水或年轻育种时使用这些尾巴。初始结果表明，Pottwal-Communication具有带有5个元素序列的语法。这些发现可以得出有关故意交流的结论，即抹香鲸能够以有意识和有针对性的方式进行交流。 CETI是一个雄心勃勃的项目，不仅彻底改变了我们对WAL交流的理解，而且通过使我们能够更好地响应这些迷人的动物的需求和行为来开辟新的物种保护方式。
美好未来的关键技术
本报告中的示例令人印象深刻地表明，AI在医疗保健和物种保护中的整合已经具有变革性的效果。在心脏病学中，AI可以实现更精确和个性化的合并方法，加速和改善病理学的肿瘤诊断，并在物种保护方面彻底改变了监测海洋物种，并可以更深入地了解复杂的动物行为。但这只是开始。
未来的领域，例如量子机学习（可以使用量子计算机的巨大计算能力），有望在心律不齐预测和其他医疗领域的进一步突破。在物种保护中，基于智能的系统可以使用昆虫群体或鸟群的集体行为来进行鲸鱼迫害和保护整个生态系统。但是，为了利用基于AI的创新的全部潜力，医学，计算机科学，生态学和许多其他学科之间的紧密跨学科合作至关重要。只有通过交流知识和专业知识，我们才能确保对人和环境的利益负责任地使用AI技术。未来是聪明的 - 我们一起塑造它。
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