斯坦福大学领导的一项研究称，在短短几秒钟内，一种新的算法就能读取14种病理的胸部X光片，在大多数情况下都能像放射科医生一样表现良好。

斯坦福大学(StanfordUniversity)的一项新研究表明，一种新的人工智能算法可以可靠地对十多种疾病进行胸部X光检查，而且它所用的时间比阅读这句话所花的时间更短。

这项名为CheXNeXt的算法是第一个同时评估多种可能的疾病并返回与放射科医生读数一致的X射线的算法，该研究说。

科学家们训练了该算法来检测14种不同的病理：对于10种疾病，该算法的表现与放射科医生一样好;在3种疾病中，该算法的表现不如放射科医生;对于1种，该算法优于专家。

“通常，我们会看到人工智能算法可以检测到脑出血或者是手腕骨折-单用病例的范围非常狭窄，“放射学助理教授、医学博士马修·伦格伦(Matthew Lungren)说。”但这里我们讨论的是14种同时分析的不同病理，而且都是通过一种算法进行的。“

伦格伦说，最终的目标是利用这些算法，在没有专业放射科医生支持的情况下，可靠和快速地扫描各种基于图像的医学检查，以发现疾病的迹象。虽然这听起来可能让人感到不安，但这项技术最终可能会成为世界上资源匮乏地区的高质量数字“咨询”，否则这些地区将无法进入放射科医师他的专业知识。同样，人工智能在全面发展的医疗保健系统中也扮演着重要的角色，伦格伦补充说，像chexnext这样的算法有一天可以加快护理速度，使初级保健医生能够更快地对X光诊断做出明智的决定，而不必等待放射科医生的帮助。

研究生Pranav Rajpurkar说：“我们正在寻找机会，让我们的算法在各种环境中得到训练和验证，以探索其优点和盲点。”“到目前为止，这个算法已经评估了100，000多张X光，但现在我们想知道，如果我们给它展示一百万张X光片-不仅是从一家医院，而是从世界各地的医院-它的效果会有多好。”

详细说明研究结果的一篇论文发表在11月20日的网上。PLOS医学。蓝仁和斯坦福大学计算机科学兼职教授安德鲁·吴博士共同担任高级作者。Rajpurkar和研究生JeremyIrvin是主要作者。