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          AI可能會(huì)改善乳房X線圖像診斷缺陷

          作者: 時(shí)間:2018-10-11 來(lái)源:OFweek醫(yī)療科技網(wǎng) 收藏

            谷歌的人工智能技術(shù)在2016年的中國(guó)古代游戲“Go”中擊敗了世界冠軍,這是人工智能的一次重大勝利?,F(xiàn)在,相同的技術(shù)有一個(gè)新的目標(biāo):改善乳腺癌篩查,這可能直接影響全球數(shù)百萬(wàn)人。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/201810/392739.htm
          AI可能會(huì)改善乳房X線圖像診斷缺陷

            這家總部位于倫敦的谷歌子公司表示,2007年至2018年間,日本東京的Jikei大學(xué)醫(yī)院接受了大約30,000名婦女的乳房X光檢查,它將使用這些數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)其人工智能乳腺癌檢測(cè)算法。

            據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),僅2012年全球診斷出近170萬(wàn)例乳腺癌病例,乳腺癌成為女性癌癥死亡的第五大常見(jiàn)原因。目前乳房X光檢查是一種廣泛用于早期乳腺癌的檢查手段。

            但據(jù)調(diào)查研究表明,如今乳房X線圖像分析準(zhǔn)確率較低,大約20%的乳房X線圖像存在假陰性,這意味著可能存在醫(yī)生或技術(shù)人員未發(fā)現(xiàn)的癌癥現(xiàn)象。同時(shí),乳房X線圖像的假陽(yáng)性也是一個(gè)重要問(wèn)題。

            在美國(guó),連續(xù)10年中進(jìn)行年度乳房X光檢查的女性,有超過(guò)50%會(huì)出現(xiàn)假陽(yáng)性結(jié)果,從而導(dǎo)致了一系列不必要的檢查和化療?!岸@些都可能給患者帶來(lái)壓力,并“給世界各地的醫(yī)療服務(wù)增加壓力和成本,”DeepMind健康部門的臨床負(fù)責(zé)人Dominic King說(shuō)。

            2017年11月,英國(guó)癌癥研究中心帝國(guó)中心宣布,由King和Health領(lǐng)導(dǎo)的頂級(jí)研究人員和醫(yī)療保健專業(yè)人員組成的聯(lián)盟將負(fù)責(zé)使用Google的技術(shù)來(lái)改進(jìn)乳房X線照片的閱讀和評(píng)估。

            目前Health正在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,通過(guò)審查30,000張圖像,以及來(lái)自英國(guó)Optimam(從NHS提取的超過(guò)80,000次掃描的圖像數(shù)據(jù)庫(kù))提供的磁共振成像(MRI)掃描和歷史乳房X線照片中的3,500張圖像,對(duì)其人工智能進(jìn)行培訓(xùn),以調(diào)查其系統(tǒng)是否能夠準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)癌組織的跡象。雖然其他技術(shù)公司也正在研究解決乳房X線照片問(wèn)題,但DeepMind的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以說(shuō)是最先進(jìn)的一個(gè)。

            雖然大多數(shù)技術(shù)仍在處于實(shí)驗(yàn)階段,但一些基于AI的癌癥工具已經(jīng)在臨床環(huán)境中用于識(shí)別乳腺癌的危險(xiǎn)因素。目前商業(yè)軟件中使用的深度學(xué)習(xí)算法已能夠準(zhǔn)確地查看乳房X線照片并正確識(shí)別乳房密度異常部位,這是一項(xiàng)重大進(jìn)步。

            DeepMind Health的臨床負(fù)責(zé)人Dominic King在博客文章中指出,在其他國(guó)家的數(shù)據(jù)集上培訓(xùn)DeepMind的AI系統(tǒng)將有助于減少可能出現(xiàn)的算法偏差。

            “當(dāng)在數(shù)據(jù)上訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)時(shí),可能會(huì)出現(xiàn)偏差,而這些數(shù)據(jù)并不能準(zhǔn)確反映出研究對(duì)象特征,這是一個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題。”他說(shuō)?!霸谌榉縓光檢查領(lǐng)域,種族群體之間的乳房密度可能存在相當(dāng)大的差異。因此,如果沒(méi)有建立模型技術(shù)來(lái)反映這些差異,人工智能系統(tǒng)中的偏差可能會(huì)導(dǎo)致乳腺癌的錯(cuò)誤識(shí)別甚至錯(cuò)過(guò)。”

            在醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算和計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)會(huì)議上發(fā)表的一篇論文中,DeepMind的研究人員表示,他們開發(fā)并計(jì)劃部署一種能夠以“近乎人性化”的方式對(duì)CT掃描進(jìn)行分割的人工智能系統(tǒng),并預(yù)計(jì)將在明年的臨床環(huán)境中能幫組縮短診斷時(shí)間。

            當(dāng)DeepMind Health在乳房X光檢查領(lǐng)域取得一定技術(shù)成就的同時(shí),外界也出現(xiàn)一些質(zhì)疑的聲音。目前DeepMind Health的研究并未專注于專家所認(rèn)為乳腺癌治療至關(guān)重要的兩個(gè)領(lǐng)域:一是確定哪些癌癥確實(shí)需要治療(盡管DeepMind代表說(shuō)當(dāng)前的研究可能會(huì)在應(yīng)用中發(fā)揮作用);一是當(dāng)前的乳房X線圖像診斷無(wú)法捕捉間隔癌癥,即在篩查之間出現(xiàn)的快速發(fā)展且常致命的癌癥。

            對(duì)此,DeepMind表示,該算法正在著重就間隔癌癥問(wèn)題進(jìn)行測(cè)試,并能在未來(lái)起應(yīng)用性作用。

            如果DeepMind Health 的AI系統(tǒng)在乳房X線圖像診斷領(lǐng)域上取得成功,它將可以幫助醫(yī)生大大減少閱片篩查所用時(shí)間,將診斷效率提高幾十倍,這將在美國(guó)乃至全球的乳腺癌診斷治療上發(fā)揮重大影響。



          關(guān)鍵詞: AI DeepMind

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