編 | 鮑伯

人工智慧可能是人類開發的最偉大的技術之一。模仿人類智力的追求可能不是百分百準確的。但是，這在一定程度上有助於改變人類的現有負擔，並開發出無需人工干預就能獨立工作的裝置。

自成立以來，人工智慧已成為今天的主流，它已經走了很長一段路。不斷擴充套件自己的領域，併為諸如機器學習之類的子領域提供了一個在世界上蓬勃發展的絕好機會。現在，無論在任何領域，人工智慧都能夠滲透其中併產生良好的影響。無論是使用AI來了解客戶並自動化若干業務流程進行教育的業務，還是為智慧學習鋪平了道路的AI。但是，在醫療保健領域已觀察到最根本的轉變之一。

在幾個核心流程中，人工智慧的實施使醫療保健行業受益匪淺。一方面，它幫助研究人員在更好的環境中進行協作，從而為創新創造了空間。另一方面，它正在幫助醫生對患者的健康做出更好的決定。在醫療保健行業採用數字化之後，現在患者記錄已聯機並且可穿戴裝置的資料正在實時監控。當與AI結合使用時，這為可以緊密監視患者健康並在醫療狀況進一步惡化之前通知患者，我們正處於預防醫學時代。

同樣，在醫療保健診斷領域也觀察到了AI的另一個使用案例。隨著疾病的增加以及它們採取不同的形式以致無法通過正常裝置進行診斷，患者始終處於危險之中。另一方面，人工智慧可以在不增加成本的情況下提供更好的診斷服務，從而使全國各地的人們都可以利用它。

人工智慧的最新突破之一是將其用於產婦護理。儘管傳統的超聲檢查技術仍然存在，但有必要提出更好的分析方法來理解兒童發育。這也將導致對懷孕中任何需要醫生立即注意的潛在情況的了解。

賓夕法尼亞州立大學的最新研究揭示了人工智慧在分析胎盤中的神奇用例。一旦孕育了孩子，胎盤將提供與母嬰健康有關的所有關鍵資訊。儘管對了解出生現象具有極大的幫助，但在分娩後，只有20％的胎盤可以通過病理檢查獲得。即使對於這20％，成本，時間和其他資源也是極少的。

賓夕法尼亞州立大學健康與人類發展學院營養科學助理教授艾莉森·格南德（Alison Gernand）指出，胎盤驅動著母親和後代一切與懷孕有關的事實。但是，目前，全球多達95％的嬰兒都缺少胎盤資料。因此，迫切需要建立一個需要更少資源並允許研究人員收集更全面資料的過程。這將有助於檢查胎盤與孕婦和胎兒健康結果如何直接相關。它還將在幾分鐘內診斷胎盤的方法，而無需任何特殊裝置。

目前正在全面開發的新穎解決方案可以產生更準確，自動化和近乎即時的胎盤診斷。通過人工智慧的計算機攝影影象分析領域，所有這些都是可能的。該計劃還可以對所有胎盤進行診斷，從而減少為進行深入病理檢查而傳送的胎盤數量，併為分析建立一條資源較少的路徑。換句話說，人工智慧將在最短的時間內幫助您輕鬆地檢查胎盤，從而使所有人都可以使用它。

該研究中的技術典型地使用人工智慧來分析分娩後胎盤兩側的影象。然後，它會生成可能對母子的臨床護理產生影響的重要資訊的報告。例如，計算機影象分析可以幫助了解胎兒是否在子宮內獲得了足夠的氧氣，或者是否存在感染和出血的風險。

研究人員分析了西北紀念醫院的近13000張高品質的胎盤影象及其相應的病理報告。第一步，研究人員用關鍵資料點標記了一組訓練影象，以了解胎盤。這些點包括不完整區域和臍帶插入點。

這些影象然後用於使用GPU和CPU伺服器訓練神經網路。這樣，機器可以自動分析胎盤的新影象並檢測與異常和潛在健康風險相關的特徵。該系統很快就能夠有效地對未標記影象進行預測，但是，當將系統產生的預測與原始病理報告進行比較時，檢查了研究的真實性。

即使該領域已有一些過去的研究，但計算機影象分析模型還是利用了人工智慧的優勢以及全面的資料集來同時做出多個決策。通過將胎盤的不同部分作為互補治療，所有這些都是可能的。最終，AI研究的目標不是取代病理學家，而是幫助他們做出更好，更快的決定，以便在需要時母嬰獲得足夠的醫療支援。該研究可以進一步進行，以在懷孕期間為母子提供長期護理。