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人工智能技术对医学影像X光检测系统有何帮助?

发布时间:2020-08-11 06:00 作者:沙龙sa36

  假设您完成了对患者的X射线检查,正在等待人工智能系统诊断病情。几分钟后,人工智能返回了诊断结果,显示可信度为98%,但是诊断结果明显错误。您该怎么做?尝试重新拍摄X光片,还是呼叫主任医师?

  人工智能通常被视为“黑盒子”,即人类不清楚具体算法,但这也是它特别有效的部分原因,人工智能建立算法的逻辑方式并不依赖人类的思路。但当人工智能无法正常工作时,我们就需要获得一定程度的可解释性,了解如何合理修复模型。

  恩智浦一直致力于借助现有技术解决这一问题,并对技术进行优化,以量化对人工智能系统最重要的两种数学不确定性。

  第一种是偶然不确定性,这是指自然发生的随机性或噪声,我们无法(或不知道如何)减少模型内部的这些不确定性。这代表了由于输入数据质量不佳导致的不确定性,原因可能是X光片模糊,就像自动驾驶汽车在起雾的夜间行驶,看不清交通标志,或图像中存在其他噪音源。

  第二种是认知不确定性,在人工智能领域,这是指由于模型造成的不确定性。原因可能是数据集有限,模型训练得不够好,或为了降低训练成本而刻意简化了模型。

  恩智浦嵌入式处理器技术和业务战略主管Gowrishankar Chindalore表示:“我们认为认知不确定性是可以降低的;您可以通过提高计算复杂度,进行更多训练,增加更多的层数,从而降低模型的不确定性,当然要注意避免过度拟合。对于输入不确定性,神经网络只能报告输入有问题,因此我们应对输出持谨慎态度。您希望神经网络能够识别这种局限性,最后由人类决定是否需要质量更好的输入,或完全拒绝输出。这就是恩智浦的可解释人工智能(xAI)的概念。”

  在研究中,恩智浦使用了各种成熟技术来量化不确定性,包括TensorFlow概率、Logit概率分布和贝叶斯统计。我们的思路是,人类或算法根据量化不确定性决定下一步怎么做。例如,在上面的X射线方案中,如果返回的偶然不确定性超过一定水平,技术人员将重新拍摄图像。如果返回的认知不确定性太高,就需要由人类专家判断X光片,并考虑对模型进行更多训练。

  恩智浦的技术总监兼人工智能/机器学习工程负责人Natraj Ekambaram表示:“今天任何神经网络都只会报告预测结果,其可信度为50%或70%。我们还希望神经网络能报告这两种不同的不确定性具体是什么。计算成本非常高,在边缘进行推理非常昂贵,存在功率和计算方面的限制。因此我们也探索各种技术,以优化的方式加速边缘不确定性量化技术。”

  恩智浦认为可解释人工智能技术的首个应用是根据医学影像数据(X射线或CT扫描)进行新冠病毒筛查。Chindalore介绍了这项技术支持的新流程:

  “在系统中输入X光片,经过训练的神经网络就会返回预测结果。我们改变了传统的垂直、线性、一维的方法,现在使用带分支的决策树。如果返回预测结果之后,[算法]报告传感器输入导致了不确定性,技术人员可以重新拍摄X光片,因为神经网络自身无法解决这一问题。但如果不确定性是由于模型的原因,将由专家对X光片进行判断,判断人工智能结果正确与否。这样就能取得可信的筛查结果。借助可解释性,人们可以采用三种决策中的一种。”

  目前的新冠病毒筛查依靠聚合酶链式反应(PCR)检测,利用鼻腔拭子对病毒相关遗传信息进行检测。由于检测试剂盒供应有限,并且需要几个小时才能得到结果,而X射线和CT扫描技术已经在医院广泛应用,可作为新冠病毒检测的快捷替代技术。恩智浦建议在人工智能技术中加入可解释性,以提高根据胸部成像检测细菌或病毒性肺炎的可信度,必要时可用于增强PCR检测。

  Chindalore表示:“我们联络了许多公司、高校和医院,他们对此感到非常兴奋,因为通过神经网络进行疾病检测已非新鲜事。事实上,世界各地的许多医院已经开始使用神经网络技术。让他们感到兴奋的原因是可解释性因素能带来某种程度的可信度,神经网络不再盲目地提供输出,可以进行某种程度的反省。”

  恩智浦计划开放根据医学成像检测新冠病毒模型的源代码,以帮助对抗病毒,并积极寻求与感兴趣的健康保健行业机构开展合作,特别是能够获得匿名训练数据集的机构,以进一步推动检测新冠病毒的研究工作。

  虽然将这项技术投入实际应用为时尚早,但Chindalore和Ekambaram表示,这项技术还能用于自动驾驶汽车,识别需要驾驶员参与的情况,也可用于工业机器人,因为工业机器人的训练数据集往往非常有限。这项技术仍处于开发之中,尚未最终确定具体的商业模式。


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