治愈癌癥是醫(yī)學(xué)界的終極目標(biāo)之一,但時(shí)至今日這一難題依然困擾著人類,目前全球每年有近千萬人因癌癥喪生。其中,乳腺癌(breast cancer)在全世界范圍內(nèi)都是女性最常見的癌癥,發(fā)病率高居首位,嚴(yán)重危害女性的身心健康并帶來沉重的醫(yī)療和社會(huì)負(fù)擔(dān)。
乳腺X線攝影、超聲、MRI等影像技術(shù)已經(jīng)成為乳腺癌檢出、分期、療效評(píng)估以及隨訪的重要手段。20世紀(jì)80年代,計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)學(xué)算法和統(tǒng)計(jì)學(xué)的進(jìn)步而在醫(yī)學(xué)影像診斷方面有了快速發(fā)展,而隨著人工智能技術(shù)的成熟,這種發(fā)展速度得到了進(jìn)一步的提升。
人工智能提高篩查乳腺癌的效率
早在2016年8月31日,來自休斯頓衛(wèi)理公會(huì)醫(yī)院的研究人員稱他們開發(fā)出了一款AI軟件,該軟件在解析乳腺X光圖片時(shí)比普通醫(yī)生快上30倍……
為了檢測(cè)這款軟件的實(shí)力,研發(fā)團(tuán)隊(duì)搞了一次人機(jī)大戰(zhàn),直接給AI安排了500位乳腺癌病人的乳腺X光圖片和病理組織切片報(bào)告。同時(shí),該團(tuán)隊(duì)還為其安排了各種相關(guān)醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)試圖迷惑AI。最后的結(jié)果是AI幾個(gè)小時(shí)之內(nèi)就成功完成了任務(wù),而另一邊,兩位乳腺癌界的老司機(jī),卻花了50-70小時(shí)才搞定50位病人的診斷。由此我們可以想見,這款A(yù)I軟件在效率上到底有多恐怖。
人工智能提高篩查乳腺癌的準(zhǔn)確率
麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL )開發(fā)的模型可以減少乳腺癌的誤報(bào)以及避免不必要的手術(shù),團(tuán)隊(duì)合作開發(fā)了一個(gè)AI系統(tǒng),該系統(tǒng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)乳腺的高風(fēng)險(xiǎn)病變,是否會(huì)導(dǎo)致癌癥。
當(dāng)對(duì)335個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)病變進(jìn)行檢測(cè)時(shí),該模型正確診斷了97%的乳腺癌是惡性腫瘤,與現(xiàn)有方法相比,良性手術(shù)的數(shù)量減少了30%以上。
麻省理工學(xué)院的Regina Barzilay自己就是乳腺癌的幸存者,她表示:“當(dāng)數(shù)據(jù)有這么多的不確定性時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)就是我們用來改進(jìn)檢測(cè)和防止過度治療的工具?!?/p>
人工智能能對(duì)乳腺癌進(jìn)行早篩!
2018年9月28日,2018時(shí)尚健康粉紅絲帶運(yùn)動(dòng)暨英特爾智慧醫(yī)療主題沙龍上,英特爾公司與醫(yī)療影像AI領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)匯醫(yī)慧影宣布聯(lián)合推出“人工智能乳腺全周期健康管理系統(tǒng)”,通過人工智能技術(shù)助力乳腺癌篩查及診治。
英特爾技術(shù)團(tuán)隊(duì)和國(guó)家級(jí)醫(yī)療影像人工智能高新技術(shù)企業(yè)匯醫(yī)慧影緊密合作,幫助提升乳腺癌篩查的檢測(cè)精度和效率。據(jù)介紹,通過在胸部結(jié)節(jié)、神經(jīng)系統(tǒng)、甲狀腺等多器官系統(tǒng)影像與國(guó)內(nèi)外頂級(jí)醫(yī)院的影像及專科醫(yī)生進(jìn)行過人機(jī)讀片對(duì)比,經(jīng)過深度學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng),讀片準(zhǔn)確率達(dá)到90%。
英特爾還將與匯醫(yī)慧影共同開發(fā)“人工智能乳腺全周期健康管理系統(tǒng)”,提供可靠的端到端的人工智能解決方案,分為三個(gè)階段:第一階段,人工智能參與乳腺影像判讀,覆蓋大量人群。第二階段,人工智能輔助臨床決策,結(jié)合影像組學(xué),提供非常精準(zhǔn)的臨床決策依據(jù)。第三階段,根據(jù)術(shù)后復(fù)查數(shù)據(jù),人工智能參與動(dòng)態(tài)監(jiān)控,患者自助式參與治療。
AI能夠識(shí)別和治療乳腺癌?
據(jù)福布斯報(bào)道,DeepMind從日本東京慈恵會(huì)醫(yī)科大學(xué)附屬病院(Jikei University Hospital)獲得了2007年-2018年間約3萬名女性患者的乳房x線照片。該實(shí)驗(yàn)室希望能夠訓(xùn)練一個(gè)算法,可以比現(xiàn)有的篩選技術(shù)更有效地識(shí)別這些x線照片上的乳腺癌早期跡象。
周四,DeepMind在博客上分別用英語和日語描述了與東京慈恵會(huì)醫(yī)科大學(xué)附屬病院的5年合作關(guān)系。DeepMind表示,通過應(yīng)用來自不同國(guó)家合作伙伴的數(shù)據(jù),應(yīng)該有助于最大程度地降低偏差對(duì)算法的影響。當(dāng)使用不具有代表性的數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能算法時(shí),可能會(huì)產(chǎn)生偏差, DeepMind表示,這個(gè)問題不容輕視。
DeepMind 健康部門的臨床負(fù)責(zé)人Dominc King在博客中寫道:“在身體健康方面,某些群體之間的遺傳和生物差異是很普遍的,這可能會(huì)對(duì)患者護(hù)理產(chǎn)生巨大影響。例如,在乳房x光檢查中,不同種族的女性乳房密度可能存在相當(dāng)大的差異。因此,如果我們的技術(shù)沒有反映這些差異,那么訓(xùn)練出的人工智能系統(tǒng)就會(huì)存在偏差,可能會(huì)導(dǎo)致乳腺癌被錯(cuò)誤識(shí)別,甚至漏診?!?/p>
King表示,DeepMind 健康部門希望在未來能與其他國(guó)際伙伴合作。
英國(guó)癌癥研究中心主任Ara Darzi教授在一份聲明中表示:“東京慈恵會(huì)醫(yī)科大學(xué)附屬病院的參與,有助于我們進(jìn)一步發(fā)展該技術(shù),最終可能會(huì)改變每年數(shù)百萬乳腺癌患者的護(hù)理和治療。”
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原文標(biāo)題:GGAI 頭條 | 醫(yī)療上的AI運(yùn)用將在細(xì)分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破,乳腺癌診斷和治療就是良好開端
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