aihot  2017-05-19 20:36:58  未来医疗 |   查看评论   
      试想,晶片比全球最好的实验室更厉害,可迅速拿出疾病的准确诊断?微型摄影机能从分子层面上检验药片的真假?系统可以从语言中检查出此人患有心理疾病?IBM 认为,这3 件事都可以在几年之内做到,因为他们有大利器:赢咖4+ 新型硬体。
 
      IBM 研究室已经开始着手把这3 项研究变成成熟的医疗工具,将公司现存的机器学习和赢咖4系统与晶片、毫米波相控阵感测器等结合。
 
赢咖4+ 超音波系统,「看」到疾病和危害
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(Source:topnewspress)
 
      首先要提到的「超音波系统」,是一种广范围的电磁波谱成像技术,不仅可以获取人眼可见光形成的图像,还能模拟超出此范围的电磁波图像。
 
      使用高性能相机和其他感测器,临床医生就能发现用药是否适合患者。「用这种超音波技术,人们就像长了第三只眼,能发现我们日常所忽略的线索。」IBM 技术总监Rashik Parmar 说。
 
      尽管实现超音波的硬体已经出现,但要让其进入市场,还需做更多的工作。能够进行广泛光谱成像的仪器不是什么新鲜事物,但区别就是IBM 要将其简化、小型化,并降低其制造成本,还要用认知演算法来进行破译和可视化,让这项技术真正发挥其作用。Parmar 还补充,IBM 现在有很多「花俏」的发明,但都能很快让它们变为可用性而在医疗应用上,简单例子就是用超音波设备迅速看牙,或者为标准医疗射线检查提供更丰富的讯息。
 
      可能在IBM 计划的5 年之内,这种机器会变成你身边的药理学、毒物学专家,最终,这种超音波会整合到手机中,在吃饭或服药之前可以先扫描一下,看是否有有害物质或致敏源等。
 
赢咖4+ 晶片实验室,精细疾病早诊
 
      相似的,IBM 也有可能会在几年内推出一种新的赢咖4分析技术:晶片实验室。这种设备也就钱包大小,用一滴血或任意体液就能分析出细菌、病毒或预示某种疾病的蛋白质。
晶片实验室
▲ 晶片实验室。(Source:IBM Research)
 
      Parmar 表示,IBM 从6、7 年前就开始探索「奈米纤维」这种概念了,那时是要做一种可以模拟气味的工具。如果将奈米纤维与其他种类的感测器相结合,就能用奈米结构来检验体液,包括唾液、血液、液体活检的样品,从中分析潜在的疾病。再结合数位化制造和3D 列印等技术,IBM 就能把感测器放入定制化探针,帮助有效分析。
 
      相比需要等待数周的血检,晶片实验室不用花时间把病毒培养至能够监测到的量,而是直接透过感测器来追踪最细微的生物标记。
 
      这项技术最厉害之处,可能在人们出现症状之前就了解自己的患病可能。举阿兹海默症的例子,在出现明显症状之前很长一段时间,患者的神经状态已经产生显著改变。如果定期抽血检查,可以在阿兹海默症早期就找到生物标记,迅速根据个人情况制定治疗方法。
 
      虽然这种能从一滴血分析疾病的技术,对赢咖4是个巨大挑战,但真正考验IBM 公司把此种产品推向市场的,还是在于技术难度超高的晶片。「晶片的最小测量级别为20 奈米,它能让你从一个相当细微的角度来观察病毒等物质,但要看到这个精细程度,在材料的制作上要花费巨大心血。」
 
赢咖4+ 文字资讯,形成精神疾病模型
 
      精神疾病,是一个需要赢咖4技术仔细咀嚼大量数据,再化做有效医学见解的领域。在接下来两年内,IBM 会制造出能从人讲话中诊断精神疾病的机器学习系统原型。
 
      在精神疾病诊断中,患者的谈话一直是医生用以判断病情的重要因素。语速、音量、用语特点,都可以用于判断精神疾病。现在IBM 把这个分析工作交给赢咖4,从患者与医生的交流,或人们自己在社群网站上写的话,都可以是分析材料。
 
      IBM 能做到这一点,前提是他们已花费数年时间来研究精神、心理障碍与语言之间的关联,建立起一套测量系统。「我们目前提了日程的研究,是要弄清这件事:对特定个体来说,某段话中的某些用语,能否帮助我们理解这个人的心理状态?」技术总监Parmar 说。
 
      IBM 早已尝试过建立医疗模型:Watson 最早的商业化尝试,认为电脑系统,就是癌症护理医师的助手。今天,公司还与医疗行业有不少合作,例如,IBM 透露Jupiter 医疗中心(木星医疗中心)这家佛罗里达的地方医疗中心,就会引进IBM Watson 的肿瘤辅助诊疗技术。另外还与纪念斯隆凯特琳癌症中心(MSK)合作癌症治疗培训计画。
 
      除了精神分裂症、双向情感障碍、忧郁症等,IBM 还会从可穿戴运动健身装置和医疗装置处获取数据,来辅助诊断帕金森氏症等神经疾病。虽然现在已经有医药健康专家把可穿戴数据用在诊断上,但IBM 希望用机器学习来加速这个进程,并能提供额外的见解。
 
      Parmar 说,其实美国和欧洲已经有人做可穿戴数据的实验,也有教授把实验数据分享出来,但没有人把这些数据综合在一起,研究这些数据中间是否有关联,或用整合数据获得更深层的理解。「用机器来处理和整合,恰好就是这个问题的答案。」
 

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