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“云”学医?这款AI看了视频后模仿外科医生做手术准确率超85%

更新时间:2020-06-29 08:23

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假如外科医师经过学习YouTube视频学会了手术技巧,你或许不会期望他们给你缝针。可是机器人呢?

这一远景或许并不像听起来那么梦境。

最近,来自加州大学伯克利分校、英特尔和Google Brain的研究人员经过仿照8名人类外科医师作业的视频,教会了一个人工智能模型怎么操作。

该算法被称为Motion2Vec,它是依据医师运用达芬奇手术机器人履行针线穿针和打结等缝合使命的镜头进行练习的。

达芬奇体系从21世纪初就开端为患者做手术,其中就包含詹姆斯·邦德。

一般状况下,医师经过电脑操控台操控机器人。可是Motion2Vec能够自己指挥机器。

它已经在一块布上证明晰它的缝纫技巧。在测验中,该体系以85.5%的精确率仿制了人类外科医师的动作。

到达这样的精确度并不是一件简单的事。视频中的8名外科医师运用了各式各样的技能,这使得人工智能很难找到最好的办法。

为了战胜这一应战,该团队运用了半监督算法,经过剖析部分符号的数据集来学习使命。

这使得人工智能能够从少数有标签的视频数据中了解外科医师的根本动作。

加州大学伯克利分校团队的负责人Ajay Tanwani博士表明,这发明了一个高效样本模型:“咱们所做的是结合少数带符号的数据,这样就不会影响功用,一起咱们还能够使用未带符号数据中的结构。”

不过,Tanwani供认,在它能够真实手术室之前,该体系还需要做许多作业。

他现在方案将这种针与不同品种的安排结合起来,这样体系就能习惯不同的状况,比方意外的血崩。

Tanwani的下一个里程碑是半自动长途手术。

他想象机器人能为医师供给协助:敏捷冲向方针,纠正任何不精确的动作,甚至在伤口上缝针。

Tanwani将这种办法与半自动轿车中的驾驶员辅佐功用进行了比较:

外科医师彻底操控手术。但与此一起,咱们想要供给一些功用来处理一些一般的使命,削减外科医师的认知负荷,前进他们的生产力,然后潜在地重视更多的患者和杂乱的病例。

就像向自动驾驶轿车过渡相同,这些渐进的前进应该有助于赢得用户的信赖。

Tanwani以为,终究,这种自我监督的办法能够将人工智能应用到一系列实际国际中:

互联网以视频、图画和文本的方式充满着很多的非结构化信息。这儿的主意是,假如机器人能从这些数据中发掘有用的内容,并像人类相同了解这些数据,机器人就能完成人工智能的长时间方针:在履行日常日子使命时供给协助。

编译/前瞻经济学人APP资讯组

原文来历:

https://thenextweb.com/neural/2020/06/23/how-an-ai-learned-to-stitch-up-patients-by-studying-surgical-videos/

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