更勝一籌！早期診斷肺癌這款A(yù)I已超越人類醫(yī)生

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來源：學(xué)術(shù)經(jīng)緯

2019-05-21

近日，在《自然·醫(yī)學(xué)》（Nature Medicine）最新上線發(fā)表的一篇論文中，谷歌健康研究部門和美國(guó)西北大學(xué)醫(yī)學(xué)院等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們合作帶來一款人工智能（AI）系統(tǒng)——它能夠根據(jù)胸部CT掃描，對(duì)惡性肺結(jié)節(jié)進(jìn)行檢測(cè)分析，從而對(duì)肺癌進(jìn)行早期診斷。

肺癌目前是全世界發(fā)病率和死亡率的癌癥，也是中國(guó)癌癥患者的頭號(hào)殺手。大規(guī)模臨床試驗(yàn)表明，胸部低劑量CT掃描可以發(fā)現(xiàn)肺癌的重要特征，將死亡率降低20%~43%，這是肺癌篩查的首選方式。

然而精準(zhǔn)地檢出結(jié)節(jié)是一個(gè)挑戰(zhàn)——篩查方法錯(cuò)誤率很高，因此實(shí)用性有限?？紤]到還有其他臨床因素的影響，許多肺癌在發(fā)現(xiàn)時(shí)已是晚期，難以有效治療。如何提高肺癌早期診斷的準(zhǔn)確性，是科學(xué)家們想要讓AI充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)來解決的問題。

為此，谷歌的AI科學(xué)家們開發(fā)了一種深度學(xué)習(xí)模型。這是一種通過實(shí)例來教會(huì)計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的AI技術(shù)。

研究人員使用了來自近1.5萬名患者的4萬多張CT掃描圖像訓(xùn)練AI，其中有近600名患者在一年內(nèi)經(jīng)活檢證實(shí)患有癌癥。

“放射科醫(yī)生一般會(huì)在單次CT掃描中檢查數(shù)百?gòu)埗S橫截面，但我們讓新的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在一個(gè)巨大的三維圖像中觀察肺部。”這項(xiàng)研究的共同作者，西北大學(xué)的Mozziyar Etemadi教授介紹。

可疑肺結(jié)節(jié)的生長(zhǎng)速度是惡性腫瘤的重要指示，為了讓AI在無人類參與的情況下學(xué)會(huì)預(yù)測(cè)肺結(jié)節(jié)的惡性程度，研究者在訓(xùn)練AI時(shí)不僅準(zhǔn)備了患者初次確診時(shí)的CT掃描作為輸入，還使用了更早之前的CT掃描進(jìn)行比對(duì)。“AI不僅要看當(dāng)前的CT掃描，還要比對(duì)先前的掃描結(jié)果，因此理論上講，這是一種‘4D’掃描。” Etemadi教授補(bǔ)充。

在6716個(gè)測(cè)試病例中，這套深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性接受了檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，它能夠以94%的準(zhǔn)確率發(fā)現(xiàn)極小的惡性肺結(jié)節(jié)。

同時(shí)，AI與六名平均有8年臨床經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)師進(jìn)行了“較量”，表現(xiàn)亮眼。在有先前CT掃描圖像的情況下，AI系統(tǒng)與放射科醫(yī)生的成績(jī)不相上下。而在無先前CT掃描圖像的情況下，AI的表現(xiàn)甚至超越所有6位放射醫(yī)學(xué)專家，假陽性減少11%，假陰性減少5%。高靈敏度和低漏檢率意味著，如果在臨床環(huán)境使用，可以減少不必要的隨訪帶來的額外負(fù)擔(dān)，同時(shí)更少錯(cuò)過腫瘤。

盡管作者提醒說，這一模型還需要經(jīng)過大規(guī)模的臨床驗(yàn)證，但這一發(fā)現(xiàn)仍展現(xiàn)了改善肺癌患者管理和預(yù)后的希望。以AI強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，我們期待經(jīng)過臨床驗(yàn)證，這樣的系統(tǒng)可以早日輔助醫(yī)生評(píng)估肺癌篩查，為患者盡早擒拿肺癌這一殺手。

本文題圖來自Pixabay

參考資料

[1] Diego Ardila et al., (2019) End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography, Nature Medicine . DOI: 10.1038/s41591-019-0447-x

[2] Artificial intelligence system spots lung cancer before radiologists. Retrieved May 21, from https://medicalxpress.com/news/2019-05-artificial-intelligence-lung-cancer-radiologists.html

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