人工智能可以让医生更好吗？

Rishi Rawat老师有一个不是人类的学生，而是一台机器。

课程在洛杉矶南加州大学（USC）临床科学中心内的实验室进行，Rawat教授人工智能或人工智能。

为了帮助机器学习，Rawat提供癌细胞的计算机样本。

“他们就像一个计算机大脑，你可以将数据放入其中，他们将学习模式和模式识别，这对决策非常重要，”他解释说。

人工智能可能很快成为医疗保健中的一个有用工具，让医生能够以前所未有的方式理解生物学并诊断疾病。

医生不会消失

“机器不会取代医生。计算机不会对患者进行治疗，但它们将有助于做出某些决定并寻找人类大脑无法识别这些模式的事情，“南加州大学医学与生物医学工程教授，劳伦斯J.埃里森主任David Agus说。转化医学研究所，大学应用分子医学中心主任。

Rawat是南加州大学跨学科科学家团队的一员，他们正在研究人工智能和机器学习如何识别细胞中的复杂模式，并更准确地识别特定类型的乳腺癌肿瘤。

一旦确认的癌症肿瘤被移除，医生仍然必须治疗患者以降低复发风险。治疗的类型取决于癌症的类型以及肿瘤是否由雌激素驱动。目前，病理学家将采取一块薄薄的组织，将其放在载玻片上，并用颜色染色以更好地看到细胞。

“病理学家必须做的是计算细胞中棕色细胞的百分比和不相应的百分比，”物理学家Dan Ruderman说，他也是南加州大学研究医学助理教授。

这个过程可能需要数天甚至更长时间。科学家表示，人工智能可以做的不仅仅是计算细胞。通过机器学习，它可以识别关于细胞如何排列的复杂模式，希望在不久的将来能够快速，更可靠地进行无人为错误的诊断。

“他们混乱了吗？它们是否经常间隔？究竟什么与组织中细胞的排列有关，“Ruderman描述了机器可以检测到的模式类型。

“我们可以在发展中国家几乎不用任何费用即时完成这项工作，”阿古斯说。

计算能力提高

科学家们说，计算机科学与癌症研究之间的结合时机已经成熟。

“突然间，我们有了实时的计算能力。我们能够将幻灯片扫描到足够高的分辨率，以便计算机可以看到癌症的每个小特征。所以它是技术的融合。我们不可能做到这一点，几年前我们没有计算能力做到这一点，“阿古斯说。

数据是让机器有效地完成医学工作的关键。

“一旦你开始将成千上万的患者和那些数据汇集在一起​​，你实际上可以[拥有]非凡的新见解，因此AI和机器学习就可以实现这一目标。它使我们能够进入医学的新阶段，并将这种艺术推向新的高度，“阿古斯说。

回到实验室，Rawat不仅为计算机提供更多的细胞样本，还设计和编写代码以确保算法具有学习癌细胞特有的功能的能力。

现在的研究是关于乳腺癌，但医生预测，人工智能最终会对所有形式的癌症及其他癌症产生影响。