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預測癌癥更精確!這款智能AI已超越醫學專家!

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腫瘤是一個令人心驚膽戰的詞,而肺癌無疑是其中更為兇險的一位。目前,我國肺癌患者發生率居癌癥前列,是人民生命威脅最大的惡性腫瘤之一。而肺癌最為可怕的是,早期癥狀不明顯,甚至未見明顯不適,發現往往已達晚期,而且肺癌發生、發展以及轉移的速度非常迅速。

更準確預測肺癌淋巴結轉移?大數據來幫忙

目前隨著胸部CT篩查的逐漸普及,早期肺癌占比越來越高,但患者術后五年生存率未見明顯改善,很大一方面原因是術前沒有對淋巴結進行準確評估。如何及時準確的評估淋巴結的狀態,是科研人員最為關心的問題。



肺癌細胞的掃描電子顯微鏡照片。


物聯卡()了解到:5月20日,《自然-醫學》報道了谷歌AI團隊的一項人工智能研究,這是根據低劑量計算機斷層掃描圖像來預測肺癌的。其結論是,AI表現超越了6位專業的放射醫學專家

肺癌目前是全世界發病率和死亡率最高的癌癥,也是中國癌癥患者的頭號殺手,2018年,全世界有960萬人死于癌癥,其中肺癌死者就有176萬,高居癌癥死亡率第一位。在中國,由于人口老齡化和空氣污染的嚴重態勢,且吸煙率居高不下,肺癌也已成為死亡率最高的惡性腫瘤。據《中國肺癌低劑量螺旋CT篩查指南(2018年版)》,在2015年,中國肺癌的發病和死亡例數分別達73萬和61萬,發病率和死亡率非常接近,其主要原因是臨床診斷病例多已為晚期,失去了手術機會。

早期診斷和早期治療是提高肺癌生存、降低肺癌死亡率的重要措施。大規模臨床試驗表明,胸部低劑量CT掃描可以發現肺癌的重要特征,將死亡率降低20%~43%,這是肺癌篩查的首選方式。

然而精準地檢出結節是一個挑戰——篩查方法錯誤率很高,因此實用性有限。考慮到還有其他臨床因素的影響,許多肺癌在發現時已是晚期,難以有效治療。如何提高肺癌早期診斷的準確性,是科學家們想要讓AI充分發揮優勢來解決的問題。

為此,谷歌的AI科學家們開發了一種深度學習模型。這是一種通過實例來教會計算機學習的AI技術。

研究人員使用了來自近1.5萬名患者的4萬多張CT掃描圖像訓練AI,其中有近600名患者在一年內經活檢證實患有癌癥。

“放射科醫生一般會在單次CT掃描中檢查數百張二維橫截面,但我們讓新的機器學習系統在一個巨大的三維圖像中觀察肺部。”這項研究的共同作者,西北大學的MozziyarEtemadi教授介紹。

可疑肺結節的生長速度是惡性腫瘤的重要指示,為了讓AI在無人類參與的情況下學會預測肺結節的惡性程度,研究者在訓練AI時不僅準備了患者初次確診時的CT掃描作為輸入,還使用了更早之前的CT掃描進行比對。“AI不僅要看當前的CT掃描,還要比對先前的掃描結果,因此理論上講,這是一種‘4D’掃描。”Etemadi教授補充。



▲本研究中訓練AI的示意圖(圖片來源:參考資料[1])▲本研究中訓練AI的示意圖(圖片來源:參考資料[1])

在6716個測試病例中,這套深度學習模型的準確性接受了檢驗。結果顯示,它能夠以94%的準確率發現極小的惡性肺結節。

同時,AI與六名平均有8年臨床經驗的放射科醫師進行了“較量”,表現亮眼。在有先前CT掃描圖像的情況下,AI系統與放射科醫生的成績不相上下。而在無先前CT掃描圖像的情況下,AI的表現甚至超越所有6位放射醫學專家,假陽性減少11%,假陰性減少5%。高靈敏度和低漏檢率意味著,如果在臨床環境使用,可以減少不必要的隨訪帶來的額外負擔,同時更少錯過腫瘤。

這一模型還需要經過大規模的臨床驗證,但這一發現仍展現了改善肺癌患者管理和預后的希望。以AI強大的學習能力,我們期待經過臨床驗證,這樣的系統可以早日輔助醫生評估肺癌篩查,為患者盡早擒拿肺癌這一殺手。



人工智能看病?5大趨勢全景揭秘未來醫療


AI在醫療領域的應用,意味著全世界的人都能得到更為普惠的醫療救助,獲得更好的診斷、更安全的微創手術、更短的等待時間和更低的感染率,并且還能提高每個人的長期存活率。從全球醫療行業發展狀況來看,AI醫療將會在 醫學影像識別、智能診療、藥物研發、醫療機器人、智能健康管理這5個方向深入影響我們的生活。

AI通過大量學習醫學影像,可以幫助醫生進行病灶區域定位,減少漏診誤診問題。腫瘤影像是目前人工智能在醫學影像方面應用最多的,其中肺部結節和肺癌篩查、乳腺癌篩查、前列腺癌影像診斷三個方面已經廣泛應用于醫學影像診療工作中。

2018年6月,“Chain”杯全球首場神經影像人工智能 人機大賽全球總決賽上,一方是全球首款CT、MRI神經影像AI輔助診斷系統,一方是25名全球神經影像領域頂尖專家。AI分別以87%、83%的準確率,戰勝醫生66%、63%的準確率,而且兩輪比賽AI均僅用15分鐘左右便答完所有題目,而醫生卻要苦戰到最后一秒。

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