英國《自然·機器智能》雜志13日發(fā)表的一項醫(yī)學與人工智能（AI）研究中，瑞士科學家介紹了一種人工智能系統(tǒng)可以幾秒之內掃描心血管血流。這個深度學習模型有望讓臨床醫(yī)師在患者接受核磁共振掃描的同時，實時觀察血流變化，從而優(yōu)化診斷工作流。
四維（4D）核磁共振掃描可以用來重建心血管血流隨時間變化而產生的特征，對于心血管疾病的診斷具有重要意義。然而，這些掃描通常需要20分鐘的處理時間，意味著掃描過程中，無法對做成像進一步評估。加速這類掃描，就能在患者接受掃描的同時完成實時評估，不僅能節(jié)省臨床醫(yī)師的時間，還能減少患者的不適。
此次，瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院研究人員瓦雷里·韋詩耐韋斯基及其同事，開發(fā)出了一種深度學習人工智能模型，可以在幾秒之內對經過心臟的血流進行四維重建。研究團隊用11個掃描案例訓練了一個神經網絡，發(fā)現(xiàn)這個網絡可以準確重建正�；颊吆脱鳟惓；颊叩闹鲃用}血流，且準確度與傳統(tǒng)方法一致。
目前，這個人工智能系統(tǒng)還能在20秒左右的時間里重建一次掃描，比目前尖端的傳統(tǒng)方法快30倍，比之前的深度學習方法快4.2倍。
深度學習網絡，是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法，也被稱為人工神經網絡，是在現(xiàn)代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網絡處理、記憶信息的方式來進行信息處理�，F(xiàn)在，深度學習網絡越來越多地用于生物數(shù)據(jù)分析自動化。深度學習模型的一個挑戰(zhàn)是它們的“黑箱”性質，也就是說無法輕易鑒定一個模型執(zhí)行某項任務時的過程�？茖W家們認為，除利用深度學習幫助人類推進醫(yī)療事業(yè)，還可調查深度學習模型如何識別和處理所分析的數(shù)據(jù)的能力，幫助研究者更好地理解這些數(shù)據(jù)背后的生物學。（記者張夢然）
