據(jù)中國國家中心目前發(fā)布的最新中國惡性腫瘤發(fā)病和死亡分析報(bào)告顯示，肺癌位居全國惡性腫瘤死亡率第一位，且每年新發(fā)病例約78.1萬例。美國和歐洲也不例外，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年美國有160,000人死于肺癌，肺癌成為美國癌癥死亡的最常見原因。
對(duì)于肺癌的診斷，越早發(fā)現(xiàn)越好。目前公認(rèn)使用最多的肺癌診斷工具是胸部低劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描（low-dose computed tomography），說人話就是一種針對(duì)肺癌的CT！它使用X光掃描身體并使用低劑量的輻射來制造肺部的詳細(xì)圖像，幫助醫(yī)生進(jìn)行篩查檢測，更早更及時(shí)地發(fā)現(xiàn)疾病。
但，它絕對(duì)不是完美的！過高的假陽性率、過度診斷、輻射效應(yīng)等負(fù)面影響也日漸突出。
因此，為了尋找更好地早期大規(guī)模肺癌篩查綜合模式，能夠在早期診斷中顯示出良好的敏感性和特異性，谷歌與西北大學(xué)聯(lián)手，開發(fā)了一項(xiàng)深度學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)，能夠在低劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描(LDCT)中檢測出惡性肺結(jié)節(jié)，其檢測性能甚至趕超了專業(yè)放射科醫(yī)師的表現(xiàn)。相關(guān)內(nèi)容已發(fā)表在最近的《Nature medicine》雜志上。
AI篩查更清晰
谷歌科學(xué)家開發(fā)了一種深度學(xué)習(xí)模型，它以CT掃描作為輸入，以識(shí)別肺部區(qū)域是否存在高度肺癌可能性作為目標(biāo)，通過西北大學(xué)所提供的6716個(gè)CT掃描集作為實(shí)例教學(xué)對(duì)象，訓(xùn)練自身提高對(duì)早期肺癌診斷的準(zhǔn)確性，最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)圖像評(píng)估，以幫助醫(yī)生判斷患者風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。
谷歌技術(shù)負(fù)責(zé)人Shravya Shetty表示，“這一研究領(lǐng)域非常重要，因?yàn)榉伟┰谒邪┌Y中的死亡率，而且現(xiàn)有的肺癌篩查的方式也存在很多挑戰(zhàn)，AI可提高準(zhǔn)確性和優(yōu)化篩選過程的方式，有助于實(shí)施篩選計(jì)劃。”
試驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)準(zhǔn)確率高達(dá)94％。在沒有歷史掃描的情況下，深度學(xué)習(xí)模型完敗六名放射科醫(yī)師；在歷史掃描存在的情況下，AI系統(tǒng)和醫(yī)師的準(zhǔn)確度難分伯仲。
研究還發(fā)現(xiàn)，除了幫助確診癌癥外，AI處理大量數(shù)據(jù)的能力的同時(shí)可以幫助識(shí)別人類根本無法看到的微妙模式，從而識(shí)別出具有潛在性癌癥風(fēng)險(xiǎn)的惡性微小的肺結(jié)節(jié)！
西北大學(xué)費(fèi)恩伯格醫(yī)學(xué)院**學(xué)研究助理教授、麥考密克工程學(xué)院工程學(xué)助理教授Mozziyar Etemadi博士還補(bǔ)充到：“該系統(tǒng)可以更具特異性地對(duì)病變進(jìn)行分類，也可以更好地確診癌癥。”
4D看圖更敏感
人眼只能對(duì)圖像進(jìn)行2D解讀，因此放射科醫(yī)生通常只能在一次CT掃描后對(duì)數(shù)百個(gè)2D切片或圖像進(jìn)行檢查。AI系統(tǒng)在這一點(diǎn)上超越了人類！它能夠以3D視角來觀察肺部圖像，比人眼更具敏感性。
事實(shí)上，AI系統(tǒng)可以更優(yōu)秀。研究人員還為它創(chuàng)建一個(gè)具有多層處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并訓(xùn)練它對(duì)已知患者的多次CT掃描進(jìn)行學(xué)習(xí)。這一技術(shù)也可以被稱為是“4D”，因?yàn)樗粌H可以查看當(dāng)前的CT掃描，還可以對(duì)比前后兩次掃描結(jié)果。
Etemadi博士激動(dòng)地表示，“為了讓AI以這種方式查看CT，整個(gè)團(tuán)隊(duì)花了一年多的時(shí)間來收集和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，以幫助完成這個(gè)激動(dòng)人心的項(xiàng)目。但我們還缺少一個(gè)龐大的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。幸運(yùn)的是，我們能夠與谷歌的世界級(jí)科學(xué)家合作，利用他們開發(fā)的前所未有的計(jì)算能力，創(chuàng)造出有可能每年挽救成千上萬人生命的AI系統(tǒng)。”
Etemadi博士也強(qiáng)調(diào)，這些研究結(jié)果還需要在患者群體中進(jìn)行大規(guī)模臨床驗(yàn)證，希望未來該模型可以用于改善肺癌患者的治療和預(yù)后。
參考資料：
[1] End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography
[2] Artificial intelligence system spots lung cancer before radiologists
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