发布日期：2025年2月17日 / 更新日期：2025年2月17日 – 作者：Konrad Wolfenstein
人工智能在医疗保健领域的作用：个性化治疗、诊断支持和动物运动预测——图片来源：Xpert.Digital
人工智能在人体和宇宙中的变革：算法如何治愈心脏缺陷和统计鲸鱼数量
人工智能作为医疗保健和物种保护的关键技术：人工智能将改变游戏规则
人工智能（AI）不再只是科幻电影中的流行语，而是以无数种方式渗透到我们生活中的现实。尤其是在医疗保健和物种保护领域，人工智能正在释放巨大的潜力，革新传统方法，开辟全新的道路。我们正处于一个新时代的开端，在这个时代，人工智能不仅是辅助工具，更是创新和进步的驱动力。本报告重点阐述了人工智能如何在三个关键领域发挥着至关重要的作用——个性化房颤治疗、人工智能辅助数字病理诊断以及预测动物迁徙以保护海洋生态系统——并展望未来将带来更大的变革。.
适合：
人工智能在心房颤动个性化治疗中的应用：心脏病学领域的范式转变
心房颤动是最常见的持续性心律失常，影响着全球数百万人，给医疗保健系统带来沉重负担。由于病情因人而异，治疗这种复杂的疾病往往极具挑战性。而人工智能的出现，则为实现个性化治疗方案的根本性转变提供了可能。.
人工智能优化消融手术：精准度和有效性提升至全新水平
导管消融术是一个极具前景的领域，它是一种治疗心房颤动的微创手术。该方法通过选择性地破坏引起心律失常的病变心肌组织来实现。传统上，消融术通常采用较为标准化的、基于解剖学的入路。然而，作为介入心脏病学领域的一项里程碑式研究，TAILORED-AF试验表明，人工智能可以显著提高该手术的精准度和有效性。.
在这项随机对照试验中，部分患者接受了名为 Volta AF-Xplorer™ 的人工智能技术治疗。该系统在手术过程中实时分析每秒超过 5000 个数据点，并识别出时空分散的心电图——一种指示心肌病变区域的复杂电信号模式。与接受传统消融方法的对照组相比，人工智能辅助组取得了令人瞩目的成果。12 个月后，人工智能组 88% 的患者未出现心律失常，而对照组仅为 70%。此外，人工智能组的急性复发率也显著降低（15% vs. 66%）。这些结果表明，人工智能能够在消融术中实时处理海量数据，从而实现更精准、更个性化的治疗。.
“消融”一词源于拉丁语，意为“去除”或“移除”。在医学上，它指的是有针对性地切除或破坏组织。除了用于治疗心律失常的导管消融术外，它还有许多其他应用，例如肿瘤消融术（利用热、冷或其他方法破坏肿瘤组织）和子宫内膜消融术（用于治疗某些妇科疾病）。近年来，导管消融术已成为治疗房颤最重要的手段之一，并且由于人工智能辅助手术的出现，其疗效和安全性都得到了进一步提升。.
治疗成功预测模型：风险概况和个性化预后
人工智能辅助房颤治疗领域另一项前景广阔的方法是开发预测模型。由莱比锡心脏中心牵头的 ACCELERATE 项目正在研发基于 12 导联心电图数据的机器学习模型，以创建个体化的风险概况。这些模型的功能远不止预测消融术后房颤复发。它们还能检测左心房重构——左心房的纤维化重构过程，不仅会促进房颤的发生，还会显著增加卒中风险。研究表明，左心房重构可使卒中风险增加 3.2 倍。.
为了最大限度地提高这些模型的预测准确性，我们整合了超过10万例消融手术（截至2021年）的注册数据。结果令人瞩目：这些模型对心脏低电压区域（即电活动减弱、通常与纤维化组织相关的区域）的预测准确率高达89%。与临床实践中使用的传统风险评分相比，基于人工智能的模型性能提升了23%。这意味着人工智能能够识别出复发性房颤或卒中风险特别高的患者，从而实现个性化治疗方案的制定。未来，此类预测模型有望帮助医生为每位患者选择最佳治疗策略，从而最大限度地提高治疗成功率。.
脉冲场消融术（PFA）：下一代消融技术
除了优化现有的消融技术外，人工智能也在推动全新方法的研发。脉冲场消融（PFA）就是一个例子，这项创新技术利用电脉冲选择性地破坏心肌细胞。与基于热或冷的传统消融方法不同，PFA 使用超短、高频电场。这使得心肌细胞能够被高度靶向地坏死，同时保护周围组织，例如食管或膈神经。.
人工智能在脉冲场消融术（PFA）中发挥着至关重要的作用，它能够根据组织厚度实时调整脉冲频率，从而确保最佳消融效果和最大安全性。柏林德国心脏中心（DHZC）的初步研究显示出令人鼓舞的结果。例如，与传统消融方法相比，使用PFA可将手术时间缩短高达40%。同时，该手术展现出极高的安全性，尤其是在保护食管和膈神经方面，而这些部位在传统消融手术中有时会受到损伤。因此，PFA不仅能够提高房颤消融的效率，还能使其更加安全，并提升患者的舒适度。.
人工智能在数字病理学和诊断支持中的应用：精准快速地服务于诊断
病理学，即疾病的研究，在医学诊断中发挥着核心作用。传统上，病理诊断依赖于对组织样本的显微镜检查。这一过程耗时费力，主观性强，且易受人为疲劳和个体差异的影响。数字病理学，即组织切片的数字化和计算机辅助分析方法的应用，有望彻底改变这一领域。人工智能是充分发挥数字病理学优势、将诊断水平提升到新高度的关键因素。.
自动化肿瘤检测：利用深度学习识别癌细胞
人工智能在数字病理学中的一项关键应用是自动肿瘤检测。弗劳恩霍夫微电子电路研究所开发了深度学习算法，能够以惊人的精度识别数字化组织切片中的恶性细胞簇。这些算法的灵敏度高达97%，这意味着它们在97%的病例中都能正确检测出肿瘤细胞。.
通过采用迁移学习（一种将知识从一项任务迁移到另一项任务的机器学习方法），该系统利用包含25万张组织病理图像的大型数据库进行训练。这使得该系统不仅能够识别肿瘤细胞，还能区分32种导管癌亚型，导管癌是乳腺癌中最常见的类型。这种精细的亚型分类对于治疗方案的制定至关重要。此外，人工智能可以将病理诊断时间缩短高达65%，从而加快诊断速度，使患者能够更早地开始治疗。因此，利用人工智能进行肿瘤自动检测可以显著提高病理诊断的效率和准确性，同时减轻病理学家的工作量。.
神经网络在常规病理学中的应用：检测被忽略的微转移灶
人工智能在病理学领域成功应用的另一个例子是Aisencia公司的工作，该公司采用了卷积神经网络（CNN）。这些专门的神经网络尤其擅长识别图像中的模式，并被用于数字病理学中，例如预测结肠癌的微血管侵犯。微血管侵犯是指肿瘤细胞侵入最小的血管，是结直肠癌的重要预后因素，并提供有关转移风险的信息。.
在一项包含1200个样本的验证研究中，Aisencia的人工智能与经验丰富的病理学家评估结果的一致性达到了94%。这表明该人工智能能够以与人类专家相近的准确度检测微血管侵犯。值得注意的是，该研究中的人工智能还额外检测到了12%在初始评估中被遗漏的微转移灶。这凸显了人工智能识别人眼可能忽略的细微模式和细节的潜力。因此，在常规病理学中使用卷积神经网络（CNN）可以提高诊断质量，并有助于确保不会遗漏任何重要信息。.
SATURN：基于人工智能的罕见病诊断——终结漫长的诊断历程
罕见病给医疗保健系统带来了特殊的挑战。通常，罕见病患者需要花费数年时间才能得到正确的诊断。这些所谓的“诊断历程”给患者及其家人带来了巨大的压力。人工智能可以通过加速和改进诊断流程，在此方面发挥重要作用。.
智能医生门户网站SATURN是一个基于人工智能的系统示例，它结合了自然语言处理（NLP）和知识图谱，能够根据症状列表生成鉴别诊断。NLP使人工智能能够理解和处理自然语言，而知识图谱则以结构化格式表示医学信息及其相互关系。在项目试点阶段，SATURN被用于诊断罕见代谢性疾病。该系统正确识别了78%的戈谢病病例和84%的粘多糖贮积症病例，误诊率仅为6.3%。.
SATURN 的一个显著优势在于它与 SE-ATLAS 的连接，SE-ATLAS 是一个罕见病专科治疗中心名录。这使得该系统不仅能够辅助诊断，还能直接推荐合适的专家和中心。这可以显著缩短获得正确诊断和治疗的时间。研究表明，SATURN 可以将平均诊断时间从 7.2 年缩短至 1.8 年。像 SATURN 这样的基于人工智能的诊断辅助系统，有望从根本上改善罕见病患者的护理，并减轻他们不必要的痛苦。.
利用人工智能辅助卫星分析预测鲸鱼迁徙：21世纪物种保护
人工智能不仅在医疗保健领域，而且在物种保护领域也发挥着日益重要的作用。监测和保护濒危动物物种对于维护生物多样性至关重要。传统的动物观察方法往往耗时费力、成本高昂，且难以覆盖大范围区域。人工智能支持的卫星分析和声学监测为高效、全面地记录动物迁徙开辟了全新的可能性，从而显著提升了物种保护的成效。.
太空鲸鱼：利用深度学习技术统计海洋巨型动物——从太空观测鲸鱼
由BioConsult SH公司开发的SPACEWHALE系统，是人工智能和卫星技术相结合监测海洋大型动物的绝佳范例。SPACEWHALE利用卷积神经网络（CNN）和随机森林模型的集成，分析分辨率高达30厘米的卫星图像（由Maxar Technologies公司提供）。这些人工智能模型经过训练，能够检测和分类卫星图像中的鲸鱼。.
在南露脊鲸（Eubalaena australis）的重要栖息地奥克兰湾，SPACEWHALE系统成功部署。该人工智能系统探测到了该区域94%的鲸鱼。经验丰富的海洋生物学家进行的人工验证证实了该系统高达98.7%的准确率。与传统的空中计数相比，SPACEWHALE可将鲸鱼调查的成本降低高达70%。此外，该方法首次实现了在开阔海域进行大规模种群调查，而这些区域使用传统方法难以进入。SPACEWHALE展示了人工智能驱动的卫星分析如何通过提供更精准、更经济高效且覆盖范围更广的监测能力，彻底改变物种保护方式。.
声学监测和栖息地建模：聆听鲸鱼并预测迁徙路线
除了利用卫星图像进行视觉监测外，声学监测在物种保护中也发挥着至关重要的作用。位于加利福尼亚海岸的 WHALESAFE 项目将水听器数据（水下麦克风）与基于人工智能的 LSTM（长短期记忆）网络相结合，以实时预测蓝鲸的出现。LSTM 网络是一种特殊的神经网络，擅长识别数据中的时间关系。.
除了声学数据外，WHALESAFE模型还考虑了海水温度、叶绿素A浓度（藻类大量繁殖的指标，进而反映食物供应情况）以及航运交通数据等环境因素。通过整合这些多样化的数据源，该模型在预测蓝鲸迁徙路线方面达到了令人瞩目的89%的准确率。WHALESAFE的一个关键目标是减少船舶碰撞，这是鲸鱼面临的主要威胁之一。向进入关键区域的船舶发出自动警告，已使圣巴巴拉海峡的碰撞率降低了42%。WHALESAFE展示了人工智能驱动的声学监测和栖息地建模如何能够更好地保护鲸鱼和其他海洋生物，并最大限度地减少人兽冲突。.
实时检测通讯信号：理解抹香鲸的语言
在人工智能辅助物种保护领域，鲸类翻译计划（CETI）是一个特别引人入胜且极具前瞻性的项目。CETI 的目标是破译抹香鲸的交流方式。抹香鲸以其复杂的咔哒声而闻名，这些声音被称为“尾声”，它们用这些声音进行彼此交流。CETI 项目利用 Transformer 模型分析了超过 10 万小时的抹香鲸咔哒声。Transformer 模型是一种先进的神经网络架构，近年来在自然语言处理领域展现出了强大的能力。.
通过对比学习——一种人工智能学习区分相似和不相似数据点的机器学习方法——CETI的人工智能能够识别特定语境下的尾声。这些尾声用于协调潜水或抚育幼鲸等。初步结果表明，抹香鲸的交流具有由重复出现的五元素序列构成的语法。这些发现有助于深入了解有意交流，这意味着抹香鲸能够有意识地、有目的地彼此交流。CETI是一个雄心勃勃的项目，它不仅可能彻底改变我们对鲸类交流的理解，还能通过帮助我们更好地满足这些迷人动物的需求和行为，为物种保护开辟新的途径。.
关键技术，成就更美好的未来
本报告中的案例生动地表明，人工智能在医疗保健和物种保护领域的应用已经产生了变革性的影响。在心脏病学领域，人工智能能够实现更精准、更个性化的消融手术；在病理学领域，它能够加速并改进肿瘤诊断；在物种保护领域，它正在革新海洋物种的监测方式，并使我们能够更深入地了解复杂的动物行为。但这仅仅是个开始。.
量子机器学习等未来领域有望利用量子计算机强大的计算能力，在心律失常预测和其他医学领域取得进一步突破。在物种保护方面，基于群体智能的系统可以模拟昆虫或鸟类群体的集体行为，用于鲸鱼追踪和整个生态系统的保护。然而，要充分发挥人工智能驱动创新的潜力，医学、计算机科学、生态学以及其他众多学科之间的密切跨学科合作至关重要。只有通过知识和专业技能的交流，我们才能确保人工智能技术得到负责任的使用，造福人类和环境。未来是智能的——让我们携手共创未来。.
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Konrad Wolfenstein
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