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维客健康国际/编译
引
言:研究人员开发出了一项人工智能(AI)程序来诊断两种常见肺癌组织切片的类型,同时,这项程序还学会了仅通过分析癌症组织的图像来检测癌症有关的基因突变,并且准确率高达97%。
医疗AI比病理学家更快更精准
两种肺癌类型分别是肺腺癌(占比40%)和肺鳞癌(占比25%-30%),即使是经验丰富的病理学家也很难区分这两种来着不同类型肺癌的细胞,不同类型的癌细胞意味着不同的治疗方案。
该程序学习区分腺癌与鳞状细胞癌和正常肺细胞的准确性相当于经验丰富的病理学家,但分析可以更快地完成,能够在几秒钟内得出结论,而不是病理学家需要的分钟数。
在试验过程中,该AI程序对54张图像中的45张进行了正确分类,其中参与该研究的三名病理学家都出现错误分类,这表明人工智能可以提供有用的第二意见。由于计算机程序的速度和准确性,研究小组建议该程序可以在手术过程中使用,例如,帮助验证活检的质量是否足以做出诊断或告知外科医生需要另一个样本。
除了显示AI可以用于快速准确的诊断外,该研究项目还表明AI可以通过学习来预测肺癌腺癌中六种最常见的基因突变的存在,准确率为64%至86%。目前,人类检测基因突变的唯一方法是通过DNA测序,这可能需要长达2周的时间。许多医疗团队将开始治疗,然后根据基因检测结果调整使用的药物。
纽约大学Langone医学中心的研究人员使用美国健康研究院癌症基因图谱中心的1600多个肺癌组织病理切片对该程序进行了测试,并于9月17日在“ 自然医学”杂志上发表,代表了计算方法诊断肺癌准确性的重大改进。
美国多个企业与医院联合开发医疗AI
美国IBM公司旗下的Watson Oncology正在纪念斯隆-凯特琳癌症中心和克利夫兰诊所进行联合开发。同时与连锁药品零售店CVS Health合作开展慢性病治疗中的AI应用,并与强生公司合作分析科学论文,寻找药物开发的新关联。
微软的汉诺威项目与奈特癌症研究所合作,分析医学研究以预测患者最有效的抗癌药物治疗方案,还包括肿瘤进展的医学图像分析和可编程细胞的发展。
谷歌的DeepMind平台正被英国国家健康服务中心用于通过移动应用数据收集以检测某些健康风险。另一个项目是分析是收集患者的医学图像,以开发计算机视觉算法以检测癌组织。
医疗机构如梅奥诊所,纪念斯隆-凯特琳癌症中心,麻省总医院和美国国民健康服务中心,也为开发AI算法筹建了相关部门。AI程序已经开发并应用于诊断过程,治疗方案开发,药物开发,个性化医疗以及患者监测和护理等实践。
今后,AI必将在以癌症为代表的医学领域有着更加广大的作为。
参考文献
Using Artificial Intelligence to Classify Lung Cancer Types, Predict Mutations
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