机器学习在医疗领域的突破性应用

2019年8月，匹兹堡健康数据联盟（PHDA）与某云计算中心宣布合作，共同推进癌症诊断、精准医疗、电子健康记录和医学影像等领域的创新。获得PHDA支持的匹兹堡大学医学中心、匹兹堡大学和卡内基梅隆大学的研究人员，通过某研究奖项获得额外支持，运用机器学习技术研究乳腺癌风险、识别抑郁标记并探索肿瘤生长机制。

乳腺癌风险预测模型

由匹兹堡大学放射学系副教授吴山东（音译）领导的研究团队，利用深度学习系统分析乳腺X光影像，以预测短期乳腺癌发病风险。研究团队整合计算机视觉、深度学习、生物信息学和乳腺癌影像学专家，共同开发个性化筛查方案。

团队收集226名患者的452张匿名乳腺X光影像（其中半数后续确诊癌症），使用某云计算中心的SageMaker工具训练两种机器学习模型。根据美国医学物理师协会报告，这两个模型在综合敏感性和特异性指标上，比现行主要风险指标——乳腺密度评估法表现提升33%-35%。

吴教授表示：“这项初步工作证明了应用深度学习深度解读乳腺X光影像以增强乳腺癌风险评估的可行性。通过识别更多风险因素，包括那些可实现个性化筛查的因素，有助于患者和医疗提供者采取更适当的预防措施。”

抑郁症多模态识别技术

卡内基梅隆大学计算机科学副教授路易斯-菲利普·莫伦西与UPMC临床研究员伊娃·西格西合作，开发能自动测量个体行为细微变化（如面部表情和语言使用）的传感技术，这些变化可作为抑郁症的生物标记。

研究团队在UPMC胃肠疾病诊所开展研究（因功能性胃肠疾病患者抑郁率高），通过数万个多模态样本（包括语言、声学和视觉数据）训练机器学习模型。借助某云计算中心的GPU并行计算服务，模型训练时间从数周缩短至数天。

该技术旨在辅助临床医生进行诊断和治疗决策，团队在2020年计算语言学协会会议上发表了相关论文《整合大规模预训练Transformer中的多模态信息》。莫伦西指出：“抑郁症影响美国超过1700万成年人，其中三分之二病例未被诊断和治疗。提高抑郁筛查准确性和效率的新见解可能影响数百万患者。”

技术实现细节

• 乳腺癌模型：使用452张乳腺X光影像，基于SageMaker构建深度学习架构
• 抑郁识别模型：整合语言、声学、视觉三模态数据，采用Transformer架构
• 计算架构：依托GPU并行计算加速训练过程
• 临床整合：与传统临床评估结果进行比对验证

未来发展方向

研究人员计划使用更多训练样本和纵向影像数据进一步评估模型，并将深度学习与已知临床风险因素结合，提升乳腺癌早期诊疗能力。这些研究仅是PHDA与某云计算中心合作改善患者护理的冰山一角，研究团队还在动脉瘤风险、癌细胞进展预测和电子健康记录系统优化等领域持续取得进展。

某AI学术项目高级技术项目经理表示：“这些研究人员取得的进展以及机器学习在其工作中的核心作用令人振奋，期待继续推动合作带来帮助全球患者的新发现。”