接下来 ， 在一个关键的步骤中 ， 这个小组处理这个数据集来创建这些信号在大脑区域相对于彼此的强度的二次度量 。换句话说 ， 他们构建了功能连接图 ， 显示了哪些区域和信号彼此关系最密切 。
最后 ， 团队建立了一个深度学习计划 ， 可以解释这些模式的强度 ， 并结合有关年龄 ， 性别和遗传风险因素的临床数据 ， 预测一个人是否会发展为阿尔茨海默病 ， 准确率高达90% 。
机器人进行外科手术的多种尝试
如今 ， 一些手术程序已经出现了智能机器的身影 。机器人通常在一些程序中执行关键步骤 ， 包括矫形膝关节置换 ， 激光眼科手术和头发移植 。这些手术的共同之处在于其目标的固定性质 ， 因为在手术过程中可以固定腿骨 ， 眼睛和头部 。软组织手术更混乱 ， 更难以自动化 ， 因为身体的所有粉红色部分都转移并且很难追踪 。
当前最先进的软组织手术机器人是Intuitive Surgical的da Vinci系统 ， 但它并不是自动化的 。达·芬奇是一个远程操作系统 ， 外科医生坐在控制台上 ， 操作灵巧操作的控制装置 ， 通过患者体内的小工具进行模拟 。
而上文所介绍的STAR ， 是通过整合一些不同的技术解决了软组织的挑战 。其视觉系统依靠放置在肠组织中的近红外荧光（NIRF）标签;专门的NIRF相机跟踪这些标记 ， 而3D相机记录整个手术区域的图像 。综合所有这些数据 ， STAR能够把重点放在目标上 。机器人为缝合工作制定了自己的计划 ， 并在操作过程中随着组织的移动调整了计划 。
一位外科手术机器人领域的外部专家称这项研究为一项突破 ， 但也表示 ， 其局限性是 ， 自主机器人“不会很快进入手术室” 。华盛顿大学自主外科手术机器人的先驱Blake Hannaford指出机器人所依赖的NIRF标签是由人类放置的 。
治疗脑癌：时间与质量的权衡
在治疗脑癌时 ， 时间至关重要 。
2017年8月 ， 发表在《神经学遗传学》（Neurology Genetics）杂志上的一项报告表明 ， 在得到同样的测序信息后 ， IBM Watson用10分钟提出了一个治疗方案 ， 而人家专家团队使用了160个小时 。但是 ， 这一结果并不能简单地看做是机器的胜利 。
该案例中的患者是一名76岁的男子 ， 他去看医生 ， 抱怨头痛 ， 行走困难 。脑部扫描显示该男子脑部有恶性胶质母细胞瘤肿瘤 ， 外科医生很快就该肿瘤切除 。该名男子也接受了三周的放射治疗 ， 开始了长期的化疗 。但是 ， 尽管得到了最好的照顾 ， 他还是在一年内死亡 。
虽然IBM Watson和医生都分析了病人的基因组 ， 并且都提出了治疗方案 ， 但等到手术的组织样本被测序之后 ， 病人的身体已经衰退得太过厉害 。
研究人员将IBM Watson进行的基因组分析结果 ， 与NYGC的医学专家团队进行比较 ， 后者由治疗肿瘤科医师 ， 神经肿瘤专家和生物信息学家组成 。
IBM Watson和专家团队都收到了病人的基因组信息 ， 并确定了显示突变的基因 ， 通过医学文献查看这些突变是否已经在其他癌症病例中发现 ， 寻找药物治疗成功的报告 ， 并检查这位患者有资格参加的临床试验 。不过 ， 人类专家团队做完这些 ， 花了160个小时 ， 而Watson则在10分钟之内做完 。
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