健康檢查就如吹蠟燭般輕鬆,17 種病症 86% 的準確率!

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本文獲合作媒體 ifanr 授權轉載。

以色列理工學院的團隊研製出了一款儀器,只需要輕輕吹出一口氣,就可以檢測受試者是否患有包括肺癌的 17 項疾病,平均準確度達到 86%。

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(主研究人員 Hossam Haick 教授在使用呼氣測試,圖自 Technion

據悉,研究團隊成功在來自 5 個不同國家的 1400 個病人樣本中,分析鑑定出 13 種化學物質,因而可協助診斷 17 種疾病,包括:

肺癌、結腸直腸癌、頭頸癌、卵巢癌、 膀胱癌、 前列腺癌、 腎臟癌、 胃癌、 克隆氏症、 潰瘍性結腸炎、 大腸激躁症、 巴金森氏症(兩種)、 多發性硬化症、 肺動脈高壓、子癇前症和慢性腎臟病。

根據主研究人員 Hossam Haick 教授 介紹

就如我們的指紋一樣,每種疾病的化學標記都不一樣,可用於辨識不同疾病,以及患病與健康體質的區別。

醫學界在很早之前,就已經提出以人體呼出氣體作為樣本分析體質的想法。在 2014 年的時候,有研究團隊就已經 發現 ,患有肺癌的病人呼出的口氣溫度比常人要高。但一直以來,學者還是未能單憑氣體辨析來診斷疾病。

根據論文 介紹 ,而 Haick 教授帶領的團隊,通過結合特殊的感應器以及人工智慧技術,則完成了奈米級更為精準的疾病鑑別,且只是基於「呼出氣體」這唯一的樣本。

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(技術應用原理,圖自 論文

過往檢測時,學者使用的都是針對某種特定可揮發性氣體的感應器,而 Haick 團隊使用的,則是可以檢測多種類型的感應器。同時,通過人工智慧技術,團隊完成了奈米級的化學組成模式分析,因而建立了更為全面的疾病「氣味指紋」。並且還排除了年齡、性別、是否吸煙、地理環境的因素干擾。

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(不同疾病的氣味指紋,圖自 論文

人工智慧:醫學研究者的最新分析利器

憑藉著機器學習能力以及人類無法可及的計算速度,人工智慧無疑成為醫學研究人員的最新分析利器。

就如上述的呼氣化學成分分析,如果使用過往的統計工具,很可能需要更久或是無法有效地分析出不同疾病的模式。而人工智慧則可以更靈活地變動,以及孜孜不倦地進行分析。

所幸在於,不少科技公司都有將自己的人工智慧技術使用於醫學領域的趨勢。就拿 IBM 的 Watson 來說,最近就設立了  Watson for Drug Discovery  計畫,以幫助研究人員發掘新的藥物或是治療方案。

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(圖片來自  YouTube

12 月的時候,通過借助機器學習和極高計算效率的優勢,Watson 就 發現 了 5 種新的、和漸凍症相關的基因,而之前人類研究人員一共只找到了 3 種相關基因。

7 月的時候,Google DeepMind 也和英國國家醫療服務體系(NHS)聯手,開發 了一套辨識視覺疾病的機器學習系統。通過學習 100 萬張眼部掃描圖,雙方希望人工智慧系統可通過模式分析協助病人及早發現視覺疾病。

正如參與了上述視覺疾病辨析系統開發的學者 Peng Tee Khaw 總結:

單單是跟進一位病人的(健康)歷史,就要用上我一生的經驗。而當嘗試預測病人的未來時,又需要依賴我的個人經驗。如果我們可以使用機器學習來輔助,我們則可以更出色地完成這個工作,因為我將會擁有 1 萬人次的人生經驗。

極簡的健康檢查方式,是顛覆還是騙局?

相信大家都還記得,曾經的獨角獸創業公司  Theranos 就是一個以極簡的驗血方式起家、發跡、被披露、以至最終以詐騙罪名起訴的。

Theranos 宣稱,通過使用「愛迪生」檢查儀,不僅不需要大針頭來抽血管血檢查,只需要刺個手指頭拿幾滴血就足夠,同時還將檢測時間從 10 幾小時縮短到 4 小時,費用也降到了 2.99 美元/每次。

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(圖自  techinsider

但後來經揭露,得知她們是通過造假數據才蒙混過關,最後被投資人以詐騙罪名提出告訴。

本文介紹的呼氣檢測方式,同樣有著高便利度的優勢。但暫時來說,準確度還是偏低,同樣,1400 名病人的研究樣本也相對薄弱。雖然,該項技術可能更多會用於初步篩查,不如驗血對準確度的要求高,但一項技術想要站穩腳還是需要大量的樣本證據。

該團隊未透露日後是否會針對設備診斷的精準度進行優化,但認為這個技術還可延伸到更多不同類型的疾病診斷上。如果能夠更好地驗證技術的可靠性以及準確率,如此便利的一項技術,將非常合適用於大量的篩檢,同時也可應用於家用智慧醫療設備,以供家庭成員進行反複的健康檢查。


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