人工智能破解咳嗽声音密码：谷歌新系统预测新冠、结核病等疾病

近日，美国谷歌的研究人员正试图利用人工智能来解开这个谜团。他们开发了一种突破性的系统，可以揭示潜在的健康状况，甚至可以通过分析咳嗽的声音波纹来预测是否存在严重疾病，例如 COVID-19 和结核病。

准确声音诊断的承诺

我与一位呼吸科医生朋友深入讨论了这个消息，她对此进行了更详细的解释。她认为，这一技术突破揭示了利用声音进行疾病筛查的巨大潜力。作为一种非侵入性的生物标志物，健全的诊断不仅可以减轻传统检查方法给患者带来的身体负担，还可以大大提高医疗服务的可及性和可负担性。这预示着一种新的、低风险、低成本的疾病检测方法的诞生，它可能会彻底改变我们现有的医疗系统。

更让她兴奋的是，谷歌这次采用了基于“自监督学习”的人工智能模型，与依赖大量标记数据的传统训练方法完全不同。研究团队从 YouTube 等流媒体平台上发布的音频中提取了超过 3 亿个声音片段，包括咳嗽、呼吸、清喉咙等声音，并利用这些数据训练人工智能模型，使其能够识别潜在的呼吸道健康状况问题。

这一创新意味着咳嗽不再只是身体发出的警报信号，它已成为人工智能可以分析和利用的关键数据点，以准确判断您的健康状况。

人工智能有望拯救“癌王”胰腺癌

在医学领域，胰腺癌被称为“癌王”，因为其早期症状极其隐匿，传统的检测方法往往只有在疾病晚期才发现，此时治疗效果已大打折扣。 。因此，胰腺癌的早期发现至关重要。幸运的是，人工智能的最新进展可能会改变这种情况。

近日，上海胰腺病研究所联合阿里巴巴达摩院、浙江大学医学院附属第一医院等机构开发了一种名为PANDA的人工智能模型。该模型分析常规平扫CT图像，并与人工智能技术相结合，放大并识别肉眼难以发现的细微病灶，从而实现高效、安全的胰腺癌早期筛查。

该技术已应用于超过50万人的筛查，并在2万多个真实临床病例中成功发现了31个漏检的早期病灶。两名早期胰腺癌患者成功接受手术并治愈。

目前，达摩院正在进一步创新PANDA模型的训练策略，以提高其在大规模胰腺癌筛查中的效率和安全性。未来，PANDA模型有望成为广泛使用的胰腺癌早期筛查工具，并在医院和体检中心普及。同时，研究团队还计划与全球多家顶尖医疗机构合作，将这项技术拓展到食管癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌等高危癌症的筛查中。结直肠癌。

世界一流期刊《自然医学》评论指出，人工智能与图像识别相结合的癌症筛查技术正在迎来黄金时代。

重塑抑郁症诊断和治疗的未来

在癌症的早期诊断中，AI的图像识别能力可以帮助医生发现肉眼难以发现的微小病灶。在心理健康诊断方面，人工智能通过对大脑功能的深入分析和生理数据的监测，提供了新的解决方案。计划。因此，人工智能在抑郁症的诊断中变得越来越有用。与依赖自我报告和医生观察的传统方法不同，人工智能尤其是机器学习技术通过模仿人类的学习、推理和自我纠正行为提供了新的解决方案。

抑郁症会影响大脑的特定区域，而人工智能在结合大脑成像技术，尤其是 MRI 扫描方面显示出巨大的潜力。一项研究表明，人工智能在诊断抑郁症方面比传统医生更准确。通过分析MRI图像，人工智能不仅可以识别是否存在抑郁症，还可以深入分析大脑的结构和功能，进一步将诊断准确率提高到93%。这一突破为医学图像分析开辟了一条新途径，使抑郁症的早期识别成为现实。

除了影像技术之外，智能手表等可穿戴设备也正在成为新的辅助工具。通过监测心率和睡眠模式等生理数据，这些设备可以预测 80% 的抑郁症。它们为无法直接表达情绪的患者提供了新的诊断途径。然而，如何保证检测准确性并减少不同人群之间的偏差仍然是未来技术的挑战。

另一个令人兴奋的领域是社交媒体分析。人工智能可以通过分析语言、情绪波动甚至社交媒体上的表情符号来捕捉抑郁症的早期迹象。这项技术的出现，让抑郁症的预测不再局限于医疗环境，也突破了传统诊断方法的局限性。

更进一步，人工智能还被用来预测抗抑郁药物的反应。通过分析患者的健康记录，人工智能可以预测患者是否会从特定药物中受益，为个性化治疗提供数据支持。

人工智能对抑郁症诊断和治疗的深远影响预示着一个充满可能性的未来。无论是通过解码大脑的复杂性，还是利用可穿戴技术和社交媒体的见解，人工智能的应用都将为心理健康带来前所未有的突破。这些创新技术不仅有助于提高诊断的准确性，还将极大提高医疗服务的可及性和个性化程度，帮助更多抑郁症患者尽早接受有效的治疗和干预。

人工智能的未来可能会以一种全新的方式揭开人类心理健康的面纱，为我们提供更精准、可操作的工具来诊断、治疗和理解复杂的心理世界。

人工智能在儿科诊断中的盲点：挑战与误判

尽管人工智能在医疗领域取得了诸多进展，但在某些情况下的表现仍然不尽如人意。以儿科诊断为例，最近的一项研究显示，ChatGPT 在处理 100 多个儿科病例时失败率很高。研究表明，ChatGPT在这些挑战中的诊断错误率超过80%，这意味着它的诊断结果与医生的判断有很大差异。该研究测试了 100 个儿科病例，并要求人工智能给出鉴别诊断和最终诊断。结果显示，在大多数情况下，人工智能未能给出正确的诊断。

深入分析发现，虽然人工智能在某些情况下能够列出正确的可能诊断，但其最终的准确性远远落后于专家医生。尤其对于儿童等特殊群体，疾病的表现往往与成人不同。人工智能模型的普适性在处理如此复杂、微妙的临床问题时暴露出严重的缺陷。

这项研究敲响了警钟：尽管人工智能在医疗领域潜力巨大，但我们对其应用仍需谨慎。尤其是对于儿童、老人等特殊群体，人工智能诊断的局限性不容忽视。它仍然需要大量的验证和优化才能真正成为医生的得力助手而不是完全依赖的决策工具。

人工智能与医学：精准、智能还是“聪明盲”？

人工智能在医疗领域的应用已经从纸上谈兵转变为实用的诊断和治疗工具。从早期诊断到个性化治疗，人工智能确实让人们看到了医疗领域的新未来。然而，人工智能的普及并不意味着一场完美的革命。虽然它可以加快诊断速度、提高效率，但也暴露出巨大的局限性，在某些情况下甚至可能增加误诊的风险。

从早期简单的计算机辅助诊断，到如今能够理解医学图像、语音甚至情感的深度学习模型，人工智能在医疗领域的进步令人惊叹。通过高效的算法和海量数据，人工智能可以在几秒内做出决策，这在紧急情况下至关重要。例如，在胰腺癌的早期检测中，基于人工智能的PANDA模型可以识别CT扫描中人眼难以察觉的细微变化，为患者赢得宝贵的治疗时间。然而，技术的优越性与实际应用之间始终存在着一道不可逾越的鸿沟，那就是“数据质量”和“模型偏差”。

无论是诊断肺癌还是识别抑郁症，人工智能的核心优势在于其处理大量数据的能力。通过深度学习，人工智能可以识别复杂的模式和规律，这使得它在图像分析和语音识别等领域表现出色。然而，这一切都是基于数据的。问题在于，人工智能所依赖的医疗数据往往是不平衡和有偏见的。尤其是当这些数据来自单一来源时，模型的性能将受到严重影响。

例如，ChatGPT在处理儿童病理问题时误诊率高达80%。这一现象的背后是，训练人工智能的医疗数据主要来自成人病例，而儿童的身体特征和疾病表现往往被忽视，导致人工智能难以准确判断儿科病例。即使人工智能可以“快速学习”，但它能否真正理解医学背后的复杂性还是未知数。它往往通过模式识别来做出反应，而不是像医生那样依靠基于经验和直觉的综合判断。

这种局限性提醒我们，人工智能并不是万能的。在一些复杂的病例，尤其是涉及患者个体差异较大的病例中，人工智能判断可能会陷入“聪明盲人”的困境。它可以提供解决方案，但也可能错过关键细节，导致误诊或漏诊。

人工智能可以在短时间内解决医疗资源短缺、医生能力不足等问题，但其普及和发展必然伴随着伦理和法律的挑战。尤其是在医疗诊断领域，人工智能的“黑匣子”性质令人担忧。即使拥有最先进的人工智能系统，其决策过程仍然不完全透明，使得患者和医生很难理解其背后的逻辑。

我们有理由对人工智能在医疗领域的未来充满期待。但同时，我们也应该保持理性和谨慎。人工智能的出现并不意味着医生的角色将被取代。事实上，人工智能更像是医生的“智能助手”，帮助医生做出更高效的判断。未来的医疗体系可能是“人类智能”和“人工智能”并行发展的局面。

人工智能可以处理复杂的数据和信息，提供准确的早期诊断支持；医生可以全面了解患者的身体状况，并根据临床经验和医学直觉做出最终的诊断和治疗决策。这种“合作模式”可以最大限度地发挥双方优势，让医疗流程更加精准高效。

此外，随着技术的进步，我们还可以期待人工智能与个性化医疗的结合。未来，人工智能可能不仅仅是一个简单的诊断工具。它将深入分析患者的遗传数据、生活习惯和环境因素，为每位患者量身定制治疗方案。通过人工智能的计算能力，疾病的预测和治疗可以变得更加个性化和科学化。

正如伽利略所说：“科学的唯一目的是减轻人类生存的痛苦，科学家应该为大多数人着想。”这不仅仅是简单的警示，更是对人工智能与医学深度融合的深刻指引。人工智能的加入并不是要取代人类，而是人类智慧与科技的双向之旅，共同改善健康福祉。人工智能不是冰冷的工具，而是与医生并肩作战的伙伴。它将帮助我们编织一个精准、个性化、充满温暖的医疗网络，最终让每一位患者实现科技与人文的融合。 ，找到属于自己的健康歌曲。

（作者胡毅是大数据工作者，《未来可期：与人工智能同行》一书的作者）