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当Google DeepMind的AlphaGo在2016年击败传奇的Go播放器Lee Sedol时，人工智能(AI)，机器学习和深度学习一词被推向了技术主流。

人工智能通常被定义为计算机或机器展现或模拟智能行为的能力，例如特斯拉的自动驾驶汽车和苹果的数字助手Siri。这是一个蓬勃进展的领域，也是许多研究和投资的焦点。机器学习是AI系统从原始数据中提取信息并学习对新数据进行预测的能力。

深度学习将人工智能与机器学习相结合。它与受大脑结构和功能启示的算法有关，称为人工神经网络。深度学习最近在消费界和整个医学界都受到了广泛关注。

随着AlexNet的成功，对深度学习的兴趣激增，它是Alex Krizhevsky设计的神经网络，赢得了2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(年度图像分类竞赛)。

另一个相对较新的进步是使用图形处理单元(GPU)来推动深度学习算法。GPU擅长深度学习应用程序所需的计算(乘法和加法)，从而减少了应用程序处理时间。

在萨斯喀彻温大学的实验室中，我们正在进行与医疗保健应用相关的有趣的深度学习研究-作为电气和计算机工程教授，我领导研究团队。在医疗保健方面，使用AI或机器学习进行诊断是新的，并且取得了令人鼓励和令人鼓励的发展。

提取眼中的血管

检测视网膜视网膜血管异常有助于诊断糖尿病和心脏病。为了提供可靠和故意义的医学解释，必须从视网膜图像中提取视网膜血管以获得可靠和故意义的解释。尽管可以进行手动分割，但这是一项复杂，耗时且乏味的任务，需要高级专业技能。

我的研究团队开辟了一种仅通过读取原始视网膜图像即可分割视网膜血管的系统。它是一种计算机辅助诊断系统，可减少眼保健专家和眼科医生的工作量，并在保持高精度的同时，将图像处理速度提高10倍。

检测肺癌

计算机断层扫描(CT)被广泛用于肺癌诊断。但是，由于CT扫描中良性(非癌性)和恶性(癌性)病变的视觉表现相似，因此CT扫描不能总是提供可靠的诊断。即使对于具有多年经验的胸腔放射科医生来说也是这样。CT扫描分析的迅速进展已迫切需要高级计算工具来协助放射科医生进行筛查。

为了提高放射科医生的诊断性能，我们提出了深度学习解决方案。根据我们的研究结果，我们的解决方案优于经验丰富的放射科医生。此外，使用基于深度学习的解决方案可整体上提高诊断性能，而经验较少的放射线医生将最大程度地受益于该系统。

局限与挑战

尽管深度学习算法在放射学和医学的各种任务中显示出了巨大的希翼，但这些系统远非完美。猎取高质量的带注释的数据集将仍然是深度学习培训的挑战。大多数计算机视觉研究都基于自然图像，但对于医疗保健应用，我们需要大型带注释的医学图像数据集。

从临床的角度来看，另一个挑战将是时间来测试深度学习技术与人类放射科医生相比表现如何。

医师和机器学习科学家之间需要更多的协作。人类生理学的高度复杂性也将是机器学习技术的挑战。

另一个挑战是需要验证用于临床实施的深度学习系统，这可能需要多机构协作和大型数据集。最后，需要一个有效的硬件平台来确保深度学习系统的快速处理。

在复杂的医疗保健世界中，人工智能工具可以支持从业人员提供更快的服务和更准确的诊断，并分析数据以识别可能使某人患上特定疾病的趋势或遗传信息。当节省时间可以挽救生命时，人工智能和机器学习可能对医护人员和患者带来变革。