随着技术的方法和计算能力的增强,深度学习在医疗领域的应用越来越广泛,以前制约深度学习的条件逐渐得到了解决,尤其是人们意识到,以前的神经网络,需要研究人员对问题进行深入的研究,提取出问题的关键属性,然后才是设计合适的神经网络,然后训练神经网络来解决这个问题。
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目前深度学习神经网络已经有成熟应用的算法,主要有以下几种:卷积网络CNN、RNN。其中卷积神经网络主要用于图像处理领域,因为在图像识别过程中,图片中物体在图片中的位置、姿态,都会影响识别的效果,经过卷积操作,可以对图片中的物体进行大小、位置、角度方面的处理,进行归一化,从而提高图片的识别率,例如采用6层卷积网络,对MNIST的6万多张手写数字图片进行识别,识别准确率可以达到98%以上,甚至超过了人工的识别率。而RNN网络,就是将神经元的输出,重新作为输入,从而影响神经网络的最终行为。RNN网络更多应用于语音识别,因为在语音识别中,需要根据前一个单词来判断当前单词,而RNN网络正好可以满足这个特性。
目前深度学习研究中,最热的领域莫过于产生式网络,如自动编码器、深度信念网络等。这些网络都用了限制性波尔兹曼机(RBM),先通过这种非监督学习网络,利用其隐藏层作为提取的特征,通过使网络能量函数达到最小,可以认为是所研究问题的特征,然后通过堆叠多层限制性波尔兹曼机(RBM),提取出一系列问题特征,最后再用监督学习算法,使问题得到最终解。
近年来,精准医学越来越受到追捧。我们知道,人类基因组有64亿个碱基对,通过对这64亿个碱基对的研究,可以从病理根源来确定诊断疾病,以及确定相应的靶向治疗方案。在精准医学中,基因测序技术又是其核心。朗锐慧康(www.lrioh.com)认为深度学习里边的RNN网络,正是可以在基因分析领域大显身手,期待有这方面划时代的成果出现。
深度学习在医疗中将有非常广泛的应用,目前医改中最难啃的硬骨头是分级诊疗,由于基层缺乏高水平的全科医生,老百姓不愿或不敢到基层医疗机构去看病,而养高水平的全科医生,优质医疗资源下沉到基层,不是远水解不了近渴就是违备客观规律而难以推动下去。而深度学习在医学诊断方面的应用,可以迅速提高基层医生的诊疗水平,使老百姓可以放心地到基层医疗机构就医,具有非常巨大的应用前景。