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    治療癌癥的新可能:人工智能兩分鐘就能準確診斷腦瘤

    北京時間1月13日消息,據(jù)國外媒體報道,對于從手術(shù)中提取的組織樣本,人類病理學專家通常需要大約30分鐘才能從中診斷出腦瘤。相比之下,一種新的人工智能系統(tǒng)可以在不到150秒的時間內(nèi)做到這一點,而且比人類同行更準確。

    光學組織學圖像顯示了兩種不同形式的腦瘤,彌漫性星形細胞瘤(左)和腦膜瘤(右)

    在近期發(fā)表在《自然-醫(yī)學》(Nature Medicine)雜志上的一項新研究中,科學家描述了一種新的診斷技術(shù),它結(jié)合了先進的光學成像技術(shù)和人工智能的力量。該系統(tǒng)可以在患者仍在手術(shù)臺上的情況下,對腦腫瘤進行實時、快速、準確的診斷。在測試中,人工智能做出的診斷比人類病理學家做出的診斷稍微準確一些,時間也更短一些。令人興奮的是,這個新系統(tǒng)可以在那些無法找到專業(yè)神經(jīng)學家的地方大顯身手,而且還有望幫助診斷其他類型的癌癥。

    在癌癥手術(shù)中,外科醫(yī)生提取一些有潛在問題的組織用于實驗室分析并不罕見。這些術(shù)中活檢有助于更準確的診斷,并幫助醫(yī)療團隊設(shè)計下一步的治療方案,如安排后續(xù)手術(shù)切除腫瘤。這項新研究稱,美國一年大約有110萬份大腦樣本需要由訓練有素的神經(jīng)病理學家進行活檢,這個過程是“時間、資源和勞動密集型的”。

    事實上,這些診斷涉及十幾個步驟,包括將組織從手術(shù)室運輸?shù)綄嶒炇遥瑫簳r將其放在低溫冷凍狀態(tài),再對樣品進行解凍和脫水,用二甲苯清潔,最后再放在顯微鏡下分析。最重要的是,執(zhí)行所有這些步驟都需要組織病理學家,而這正是目前所缺乏的。研究報告稱,“鑒于神經(jīng)病理學研究人員42%的空缺率,預(yù)計還會出現(xiàn)進一步的短缺。”

    為了簡化這一過程,紐約大學的神經(jīng)學家丹尼爾·奧林杰(Daniel Orringer)和同事開發(fā)了一種診斷技術(shù),將一種名為“受激拉曼組織學”(stimulated Raman histology ,簡稱SRH)的新型光學成像技術(shù)與人工智能深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來。SRH使用散射激光來照射標準成像技術(shù)中通??床坏降奶卣鳌T谑中g(shù)過程中,通過SRH獲得的圖像由人工智能算法進行評估,所需時間不到150秒,而人類神經(jīng)病理學家往往需要20至30分鐘。

    更為神奇的是,人工智能還能探測到肉眼看不到的活檢特征。“作為外科醫(yī)生,我們只能根據(jù)所見來采取行動;這項技術(shù)讓我們能夠看到原本看不見的東西,從而提高手術(shù)的速度和準確性,降低誤診的風險,”丹尼爾·奧林杰表示,“有了這種成像技術(shù),癌癥手術(shù)比以往任何時候都更安全、更有效。”

    為了建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),科學家利用415名患者的250萬張圖像對系統(tǒng)進行訓練。在訓練結(jié)束時,人工智能已經(jīng)可以將腦組織分為13種常見的腦腫瘤,如惡性膠質(zhì)瘤、淋巴瘤、轉(zhuǎn)移性腫瘤、彌漫性星形細胞瘤和腦膜瘤。

    隨后,研究人員在三家不同的醫(yī)療機構(gòu)對278名腦瘤和癲癇患者進行了臨床試驗,以測試該系統(tǒng)的有效性。由人類專家和人工智能分別對SRH圖像進行了評估。結(jié)果顯示,人工智能識別腫瘤的正確率為94.6%,而人類神經(jīng)病理學家的正確率為93.9%。有趣的是,人類所犯的錯誤與人工智能所犯的錯誤是不同的,這實際上是一個好消息,因為這表明人工智能的錯誤性質(zhì)可以在未來得到解釋和糾正,從而獲得一個更準確的系統(tǒng)。

    SRH將徹底改變神經(jīng)病理學領(lǐng)域,因為它改善了手術(shù)過程中的決策過程,而且在缺少神經(jīng)病理學家的醫(yī)院里,它可以提供專家級的評估結(jié)果。此外,該研究還指出,由于腦瘤的許多組織學特征在其他形式的癌癥中也能看到,因此該系統(tǒng)最終可能用于其他領(lǐng)域,包括皮膚科、婦科、乳腺外科和頭頸外科手術(shù)。

    可以肯定的是,人工智能正在緩慢地超越人類。例如,谷歌公司開發(fā)出了比人類專家更擅長診斷乳腺癌和肺癌的系統(tǒng)。對于超越人類的人工智能,我們有時會感到緊張(這也情有可原),但在醫(yī)療這方面,讓人工智能的步子邁得更大一些吧。

    檢測乳腺癌的谷歌人工智能

    谷歌公司的研究人員已經(jīng)成功訓練出能夠檢測乳腺癌的人工智能,其準確率甚至比醫(yī)生還高

    在進軍醫(yī)療領(lǐng)域的努力中,谷歌公司的研究人員已經(jīng)成功訓練出能夠檢測乳腺癌的人工智能,其準確率甚至比醫(yī)生還高。在谷歌資助的這項研究中,一個由不同醫(yī)院和大學的獨立研究人員、谷歌健康部門的研究人員,以及DeepMind(谷歌擁有的英國人工智能公司)的工程師組成的團隊,對來自英國和美國的近29000張乳房X光片進行了分析和比較。研究報告發(fā)現(xiàn),美國和英國的假陰性結(jié)果分別減少了9.7%和2.7%,假陽性結(jié)果分別減少了5.7%和1.2%。這還是在人工智能處理的信息較少的情況下實現(xiàn)的。在其對照研究中,谷歌從其美國數(shù)據(jù)集中隨機選擇了500張X光片,并提供了患者的年齡、乳腺癌病史和之前的X光片。

    對于調(diào)查樣本,谷歌提供的人口統(tǒng)計信息有限,但如果將人工智能用于現(xiàn)實世界中更具多樣性人群里,那人工智能或許就有助于發(fā)現(xiàn)隱藏在致密組織背后的癌癥。這篇論文還指出,與美國不同,人工智能還可以減少英國放射科醫(yī)生的“工作量”。與美國不同,英國患者通常在每次乳房X光檢查時會得到二次意見。

    毫無疑問,隨著谷歌公司將業(yè)務(wù)擴展到醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,未來十年還將會出現(xiàn)更多的發(fā)展。谷歌首席執(zhí)行官桑達·皮采(Sundar Pichai)表示,醫(yī)療是人工智能最大的應(yīng)用領(lǐng)域之一,“在未來10到20年里,它的益處將不斷顯現(xiàn)”。在最新的這項研究之前,谷歌已經(jīng)在研究通過深度學習檢測乳腺癌的擴散。過去幾年里,谷歌還一直在訓練人工智能來檢測糖尿病眼疾和心臟病,以及分析多發(fā)性硬化癥進展的數(shù)據(jù)。2014年,谷歌曾嘗試推出一款植入微芯片的智能隱形眼鏡,用來檢測血糖水平,但后來發(fā)現(xiàn)眼淚量不足以測量血糖,因此停止了這款眼鏡的研發(fā)工作。在這種背景下,谷歌收購了Fitbit公司(包括其子公司Fitbit Health Solutions),旨在將健康保險成本與Fitbit的數(shù)據(jù)結(jié)合起來。

    不過谷歌公司對用戶數(shù)據(jù)的挖掘也存在爭議,盡管他們宣稱是為了慈善目的。2017年,英國有關(guān)部門指控谷歌非法獲得了160萬人的健康記錄,用于DeepMind所進行的一項腎臟損傷研究。就在幾個月前,谷歌在一項名為“南丁格爾計劃”(Project Nightingale)的研究中,在數(shù)百萬美國人不知情的情況下,收集了他們的醫(yī)療數(shù)據(jù)(谷歌認為其數(shù)據(jù)收集是與健康保險流通與責任法案兼容的)。

    埃塔·皮薩諾(Etta Pisano)是貝斯以色列萊赫醫(yī)療中心放射科的住院教授,他認為醫(yī)療界不用操之過急。皮薩諾提到了早期計算機輔助檢測(CAD)技術(shù)的失敗。上世紀九十年代,該技術(shù)首次引入,“在實驗檢測中表現(xiàn)出了巨大前景,但未能在現(xiàn)實中獲得成功”。該技術(shù)的診斷準確性并沒有強于人類。不過,皮薩諾也寫道,乳腺癌篩查“可能是人工智能在醫(yī)學成像領(lǐng)域一個理想的應(yīng)用”,因為它有大量的數(shù)據(jù)集可以利用,而且與其他必須考慮多方面因素的診斷相比,乳腺癌檢測更具有二元性。(任天)

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    2020-01-13
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