日本的一家研究机构称，已经开发出“深度学习”人工智能工具，能够更好地区分单块肌肉，更快速准确搭建个人肌肉骨骼系统的模型。

俗话说，眼见为实。慢性病的治愈过程其实很难看见，努力练习跑更快跳更远的进步往往也不明显。

但是，如果有人工智能帮忙呢？

根据医学期刊《IEEE Transactions on Medical Imaging》新发表的一项研究，位于大阪附近的奈良科学技术学院（Nara Institute of Science and Technology）的研究人员称，已经开发出“深度学习”人工智能工具，能够更好地区分单块肌肉，更快速准确搭建个人肌肉骨骼系统的模型。医学专家可以使用该模型研究人体肌肉和骨骼的力量及承受的压力。

主导该项研究的奈良科学技术学院的教授佐藤义雄在一份声明中说：“细分很耗时，而且需要专业知识。我们使用深度学习技术自动细分单独的肌肉，为每位患者生成个性化的肌肉骨骼模型。”

“深度学习”是人工智能研究领域的术语，主要利用所谓的神经网络和庞大的计算能力，通过实例学习并模仿人类学习的方式。

在研究过程中，奈良科学技术学院的研究人员利用工具观察人体大腿和臀部的19块肌肉，主要看细分肌肉时能否超过传统的成像方法（包括公认最新技术的分层多图谱分割）。最后新工具成功了，也缩短了外科医生调试及验证系统的时间。

该研究由研究员们与大阪大学医院合作进行。

该工具潜在的应用方式众多。一方面能够让医疗服务提供方开发更有效的康复设备，帮助患有肌萎缩侧索硬化（亦被称为ALS）及其它导致肌肉严重萎缩疾病的患者。另一方面，全球的顶级运动员也可以借此更好地了解自身生物力学。

本次突破只是个性化医疗广阔领域的众多突破之一，由研究人员在名叫Bayesian U-Net的深度学习框架上完成。个性化医疗通常使用个人数据为特定患者量身定制治疗方案，不再选择针对普通人群的常规治疗。

如果利用该工具审查医学图像，将来会不会替代行医经验丰富的骨科医生？可能性不大。但该工具也许可以减少骨科医生看图像的时间，留出更多的时间实施诊治。（财富中文网）

译者：冯丰

审校：夏林