以色列茲布拉醫(yī)學視覺初創(chuàng)公司和蘇格蘭斯托姆ID咨詢公司決定聯(lián)手開發(fā)可檢測有骨質疏松癥患病風險者的方法，其基本思路是用機器學習和人工智能技術開發(fā)的軟件，對醫(yī)學成像數(shù)據(jù)和患者病歷進行分析，以幫助臨床醫(yī)療組在患者骨折發(fā)生前將他們篩選出來并加以治療。
兩家公司的合作提議在英國和以色列研發(fā)競賽中勝出，他們將與國際跨學科的臨床醫(yī)生、數(shù)據(jù)專家和計算機科學家組成的團隊合作兩年，在英國全國健康服務的大格拉斯哥和克萊德醫(yī)療保健機構和以色列阿蘇塔醫(yī)療中心對軟件進行臨床測試和運行。
骨質疏松癥患者骨密度低、骨質呈脆性。嚴重的骨質疏松性骨折尤其是髖部骨折可導致發(fā)病和死亡，這是人口老齡化面臨的挑戰(zhàn)。茲布拉公司在聲明中說，易碎性骨折是該病的主要并發(fā)癥，但患者常常沒有得到充分的診斷和治療。
茲布拉公司利用人工智能和機器學習來幫助閱讀人體組織醫(yī)學掃描圖像；斯托姆ID公司則開發(fā)出可以分析患者身體數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)來自應用程序、傳感器和可穿戴設備等技術。分析的結果可與醫(yī)療保健專業(yè)人員共享，以幫助他們做決策和實施針對性干預。
兩家公司計劃將他們的數(shù)據(jù)分析和人工智能閱讀技術相結合組成新平臺，成為骨質疏松癥篩查的工具。斯托姆ID公司主管保羅·麥吉尼斯說，通過提前預測骨折的潛在風險，可以盡早進行干預，這更有益于患者和整個健康體系。
阿蘇塔醫(yī)療中心圖像與創(chuàng)新負責人米曉爾·古因迪博士表示，利用新平臺重新分析患者病歷和醫(yī)學圖像的信息是現(xiàn)代人工智能的重要優(yōu)勢。阿蘇塔每年要為患者做20多萬次CT檢查，可在早期發(fā)現(xiàn)骨質疏松癥中發(fā)揮重要作用，為解決日益引起關注的公共健康挑戰(zhàn)作出貢獻。（記者 毛黎）
