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治疗癌症的新可能:人工智能两分钟就能准确诊断脑瘤

来源:新浪科技 作者: 发布时间:2020-01-16 10:55:17 浏览次数: 【字体:

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据国外媒体报道,对于从手术中提取的组织样本,人类病理学专家通常需要大约30分钟才能从中诊断出脑瘤。相比之下,一种新的人工智能系统可以在不到150秒的时间内做到这一点,而且比人类同行更准确。

在近期发表在《自然-医学》(Nature Medicine)杂志上的一项新研究中,科学家描述了一种新的诊断技术,它结合了先进的光学成像技术和人工智能的力量。该系统可以在患者仍在手术台上的情况下,对脑肿瘤进行实时、快速、准确的诊断。在测试中,人工智能做出的诊断比人类病理学家做出的诊断稍微准确一些,时间也更短一些。令人兴奋的是,这个新系统可以在那些无法找到专业神经学家的地方大显身手,而且还有望帮助诊断其他类型的癌症。

在癌症手术中,外科医生提取一些有潜在问题的组织用于实验室分析并不罕见。这些术中活检有助于更准确的诊断,并帮助医疗团队设计下一步的治疗方案,如安排后续手术切除肿瘤。这项新研究称,美国一年大约有110万份大脑样本需要由训练有素的神经病理学家进行活检,这个过程是“时间、资源和劳动密集型的”。

事实上,这些诊断涉及十几个步骤,包括将组织从手术室运输到实验室,暂时将其放在低温冷冻状态,再对样品进行解冻和脱水,用二甲苯清洁,最后再放在显微镜下分析。最重要的是,执行所有这些步骤都需要组织病理学家,而这正是目前所缺乏的。研究报告称,“鉴于神经病理学研究人员42%的空缺率,预计还会出现进一步的短缺。”

为了简化这一过程,纽约大学的神经学家丹尼尔·奥林杰(Daniel Orringer)和同事开发了一种诊断技术,将一种名为“受激拉曼组织学”(stimulated Raman histology ,简称SRH)的新型光学成像技术与人工智能深层神经网络结合起来。SRH使用散射激光来照射标准成像技术中通常看不到的特征。在手术过程中,通过SRH获得的图像由人工智能算法进行评估,所需时间不到150秒,而人类神经病理学家往往需要20至30分钟。

更为神奇的是,人工智能还能探测到肉眼看不到的活检特征。“作为外科医生,我们只能根据所见来采取行动;这项技术让我们能够看到原本看不见的东西,从而提高手术的速度和准确性,降低误诊的风险,”丹尼尔·奥林杰表示,“有了这种成像技术,癌症手术比以往任何时候都更安全、更有效。”

为了建立深度神经网络,科学家利用415名患者的250万张图像对系统进行训练。在训练结束时,人工智能已经可以将脑组织分为13种常见的脑肿瘤,如恶性胶质瘤、淋巴瘤、转移性肿瘤、弥漫性星形细胞瘤和脑膜瘤。

随后,研究人员在三家不同的医疗机构对278名脑瘤和癫痫患者进行了临床试验,以测试该系统的有效性。由人类专家和人工智能分别对SRH图像进行了评估。结果显示,人工智能识别肿瘤的正确率为94.6%,而人类神经病理学家的正确率为93.9%。有趣的是,人类所犯的错误与人工智能所犯的错误是不同的,这实际上是一个好消息,因为这表明人工智能的错误性质可以在未来得到解释和纠正,从而获得一个更准确的系统。

SRH将彻底改变神经病理学领域,因为它改善了手术过程中的决策过程,而且在缺少神经病理学家的医院里,它可以提供专家级的评估结果。此外,该研究还指出,由于脑瘤的许多组织学特征在其他形式的癌症中也能看到,因此该系统最终可能用于其他领域,包括皮肤科、妇科、乳腺外科和头颈外科手术。

可以肯定的是,人工智能正在缓慢地超越人类。例如,谷歌公司开发出了比人类专家更擅长诊断乳腺癌和肺癌的系统。对于超越人类的人工智能,我们有时会感到紧张(这也情有可原),但在医疗这方面,让人工智能的步子迈得更大一些吧。

检测乳腺癌的谷歌人工智能

在进军医疗领域的努力中,谷歌公司的研究人员已经成功训练出能够检测乳腺癌的人工智能,其准确率甚至比医生还高。在谷歌资助的这项研究中,一个由不同医院和大学的独立研究人员、谷歌健康部门的研究人员,以及DeepMind(谷歌拥有的英国人工智能公司)的工程师组成的团队,对来自英国和美国的近29000张乳房X光片进行了分析和比较。研究报告发现,美国和英国的假阴性结果分别减少了9.7%和2.7%,假阳性结果分别减少了5.7%和1.2%。这还是在人工智能处理的信息较少的情况下实现的。在其对照研究中,谷歌从其美国数据集中随机选择了500张X光片,并提供了患者的年龄、乳腺癌病史和之前的X光片。

对于调查样本,谷歌提供的人口统计信息有限,但如果将人工智能用于现实世界中更具多样性人群里,那人工智能或许就有助于发现隐藏在致密组织背后的癌症。这篇论文还指出,与美国不同,人工智能还可以减少英国放射科医生的“工作量”。与美国不同,英国患者通常在每次乳房X光检查时会得到二次意见。

毫无疑问,随着谷歌公司将业务扩展到医疗技术领域,未来十年还将会出现更多的发展。谷歌首席执行官桑达·皮采(Sundar Pichai)表示,医疗是人工智能最大的应用领域之一,“在未来10到20年里,它的益处将不断显现”。在最新的这项研究之前,谷歌已经在研究通过深度学习检测乳腺癌的扩散。过去几年里,谷歌还一直在训练人工智能来检测糖尿病眼疾和心脏病,以及分析多发性硬化症进展的数据。2014年,谷歌曾尝试推出一款植入微芯片的智能隐形眼镜,用来检测血糖水平,但后来发现眼泪量不足以测量血糖,因此停止了这款眼镜的研发工作。在这种背景下,谷歌收购了Fitbit公司(包括其子公司Fitbit Health Solutions),旨在将健康保险成本与Fitbit的数据结合起来。

不过谷歌公司对用户数据的挖掘也存在争议,尽管他们宣称是为了慈善目的。2017年,英国有关部门指控谷歌非法获得了160万人的健康记录,用于DeepMind所进行的一项肾脏损伤研究。就在几个月前,谷歌在一项名为“南丁格尔计划”(Project Nightingale)的研究中,在数百万美国人不知情的情况下,收集了他们的医疗数据(谷歌认为其数据收集是与健康保险流通与责任法案兼容的)。

埃塔·皮萨诺(Etta Pisano)是贝斯以色列莱赫医疗中心放射科的住院教授,他认为医疗界不用操之过急。皮萨诺提到了早期计算机辅助检测(CAD)技术的失败。上世纪九十年代,该技术首次引入,“在实验检测中表现出了巨大前景,但未能在现实中获得成功”。该技术的诊断准确性并没有强于人类。不过,皮萨诺也写道,乳腺癌筛查“可能是人工智能在医学成像领域一个理想的应用”,因为它有大量的数据集可以利用,而且与其他必须考虑多方面因素的诊断相比,乳腺癌检测更具有二元性。

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