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预测癌症更精确!这款智能AI已超越医学专家!

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肿瘤是一个令人心惊胆战的词,而肺癌无疑是其中更为凶险的一位。目前,我国肺癌患者发生率居癌症前列,是人民生命威胁最大的恶性肿瘤之一。而肺癌最为可怕的是,早期症状不明显,甚至未见明显不适,发现往往已达晚期,而且肺癌发生、发展以及转移的速度非常迅速。

更准确预测肺癌淋巴结转移?大数据来帮忙

目前随着胸部CT筛查的逐渐普及,早期肺癌占比越来越高,但患者术后五年生存率未见明显改善,很大一方面原因是术前没有对淋巴结进行准确评估。如何及时准确的评估淋巴结的状态,是科研人员最为关心的问题。



肺癌细胞的扫描电子显微镜照片。


物联卡()了解到:5月20日,《自然-医学》报道了谷歌AI团队的一项人工智能研究,这是根据低剂量计算机断层扫描图像来预测肺癌的。其结论是,AI表现超越了6位专业的放射医学专家

肺癌目前是全世界发病率和死亡率最高的癌症,也是中国癌症患者的头号杀手,2018年,全世界有960万人死于癌症,其中肺癌死者就有176万,高居癌症死亡率第一位。在中国,由于人口老龄化和空气污染的严重态势,且吸烟率居高不下,肺癌也已成为死亡率最高的恶性肿瘤。据《中国肺癌低剂量螺旋CT筛查指南(2018年版)》,在2015年,中国肺癌的发病和死亡例数分别达73万和61万,发病率和死亡率非常接近,其主要原因是临床诊断病例多已为晚期,失去了手术机会。

早期诊断和早期治疗是提高肺癌生存、降低肺癌死亡率的重要措施。大规模临床试验表明,胸部低剂量CT扫描可以发现肺癌的重要特征,将死亡率降低20%~43%,这是肺癌筛查的首选方式。

然而精准地检出结节是一个挑战——筛查方法错误率很高,因此实用性有限。考虑到还有其他临床因素的影响,许多肺癌在发现时已是晚期,难以有效治疗。如何提高肺癌早期诊断的准确性,是科学家们想要让AI充分发挥优势来解决的问题。

为此,谷歌的AI科学家们开发了一种深度学习模型。这是一种通过实例来教会计算机学习的AI技术。

研究人员使用了来自近1.5万名患者的4万多张CT扫描图像训练AI,其中有近600名患者在一年内经活检证实患有癌症。

“放射科医生一般会在单次CT扫描中检查数百张二维横截面,但我们让新的机器学习系统在一个巨大的三维图像中观察肺部。”这项研究的共同作者,西北大学的MozziyarEtemadi教授介绍。

可疑肺结节的生长速度是恶性肿瘤的重要指示,为了让AI在无人类参与的情况下学会预测肺结节的恶性程度,研究者在训练AI时不仅准备了患者初次确诊时的CT扫描作为输入,还使用了更早之前的CT扫描进行比对。“AI不仅要看当前的CT扫描,还要比对先前的扫描结果,因此理论上讲,这是一种‘4D’扫描。”Etemadi教授补充。



▲本研究中训练AI的示意图(图片来源:参考资料[1])▲本研究中训练AI的示意图(图片来源:参考资料[1])

在6716个测试病例中,这套深度学习模型的准确性接受了检验。结果显示,它能够以94%的准确率发现极小的恶性肺结节。

同时,AI与六名平均有8年临床经验的放射科医师进行了“较量”,表现亮眼。在有先前CT扫描图像的情况下,AI系统与放射科医生的成绩不相上下。而在无先前CT扫描图像的情况下,AI的表现甚至超越所有6位放射医学专家,假阳性减少11%,假阴性减少5%。高灵敏度和低漏检率意味着,如果在临床环境使用,可以减少不必要的随访带来的额外负担,同时更少错过肿瘤。

这一模型还需要经过大规模的临床验证,但这一发现仍展现了改善肺癌患者管理和预后的希望。以AI强大的学习能力,我们期待经过临床验证,这样的系统可以早日辅助医生评估肺癌筛查,为患者尽早擒拿肺癌这一杀手。



人工智能看病?5大趋势全景揭秘未来医疗


AI在医疗领域的应用,意味着全世界的人都能得到更为普惠的医疗救助,获得更好的诊断、更安全的微创手术、更短的等待时间和更低的感染率,并且还能提高每个人的长期存活率。从全球医疗行业发展状况来看,AI医疗将会在 医学影像识别、智能诊疗、药物研发、医疗机器人、智能健康管理这5个方向深入影响我们的生活。

AI通过大量学习医学影像,可以帮助医生进行病灶区域定位,减少漏诊误诊问题。肿瘤影像是目前人工智能在医学影像方面应用最多的,其中肺部结节和肺癌筛查、乳腺癌筛查、前列腺癌影像诊断三个方面已经广泛应用于医学影像诊疗工作中。

2018年6月,“Chain”杯全球首场神经影像人工智能 人机大赛全球总决赛上,一方是全球首款CT、MRI神经影像AI辅助诊断系统,一方是25名全球神经影像领域顶尖专家。AI分别以87%、83%的准确率,战胜医生66%、63%的准确率,而且两轮比赛AI均仅用15分钟左右便答完所有题目,而医生却要苦战到最后一秒。

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