AI可能会改善乳房X线图像诊断缺陷

AI可能会改善乳房X线图像诊断缺陷
2018年10月11日 12:37 OFweek医疗科技网

  谷歌的人工智能技术DeepMind 在2016年的中国古代游戏“Go”中击败了世界冠军,这是人工智能的一次重大胜利。现在,相同的技术有一个新的目标:改善乳腺癌筛查,这可能直接影响全球数百万人。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201810/392739.htm

  这家总部位于伦敦的谷歌子公司表示,2007年至2018年间,日本东京的Jikei大学医院接受了大约30,000名妇女的乳房X光检查,它将使用这些数据来改进其人工智能乳腺癌检测算法。

  据不完全统计,仅2012年全球诊断出近170万例乳腺癌病例,乳腺癌成为女性癌症死亡的第五大常见原因。目前乳房X光检查是一种广泛用于早期乳腺癌的检查手段。

  但据调查研究表明,如今乳房X线图像分析准确率较低,大约20%的乳房X线图像存在假阴性,这意味着可能存在医生或技术人员未发现的癌症现象。同时,乳房X线图像的假阳性也是一个重要问题。

  在美国,连续10年中进行年度乳房X光检查的女性,有超过50%会出现假阳性结果,从而导致了一系列不必要的检查和化疗。“而这些都可能给患者带来压力,并“给世界各地的医疗服务增加压力和成本,”DeepMind健康部门的临床负责人Dominic King说。

  2017年11月,英国癌症研究中心帝国中心宣布,由King和DeepMind Health领导的顶级AI研究人员和医疗保健专业人员组成的联盟将负责使用Google的AI技术来改进乳房X线照片的阅读和评估。

  目前DeepMind Health正在开发机器学习算法,通过审查30,000张图像,以及来自英国Optimam(从NHS提取的超过80,000次扫描的图像数据库)提供的磁共振成像(MRI)扫描和历史乳房X线照片中的3,500张图像,对其人工智能进行培训,以调查其AI系统是否能够准确地发现癌组织的迹象。虽然其他技术公司也正在研究解决乳房X线照片问题,但DeepMind的机器学习技术可以说是最先进的一个。

  虽然大多数技术仍在处于实验阶段,但一些基于AI的癌症工具已经在临床环境中用于识别乳腺癌的危险因素。目前商业软件中使用的深度学习算法已能够准确地查看乳房X线照片并正确识别乳房密度异常部位,这是一项重大进步。

  DeepMind Health的临床负责人Dominic King在博客文章中指出,在其他国家的数据集上培训DeepMind的AI系统将有助于减少可能出现的算法偏差。

  “当在数据上训练人工智能系统时,可能会出现偏差,而这些数据并不能准确反映出研究对象特征,这是一个严重的问题。”他说。“在乳房X光检查领域,种族群体之间的乳房密度可能存在相当大的差异。因此,如果没有建立模型技术来反映这些差异,人工智能系统中的偏差可能会导致乳腺癌的错误识别甚至错过。”

  在医学图像计算和计算机辅助干预会议上发表的一篇论文中,DeepMind的研究人员表示,他们开发并计划部署一种能够以“近乎人性化”的方式对CT扫描进行分割的人工智能系统,并预计将在明年的临床环境中能帮组缩短诊断时间。

  当DeepMind Health在乳房X光检查领域取得一定技术成就的同时,外界也出现一些质疑的声音。目前DeepMind Health的研究并未专注于专家所认为乳腺癌治疗至关重要的两个领域:一是确定哪些癌症确实需要治疗(尽管DeepMind代表说当前的研究可能会在应用中发挥作用);一是当前的乳房X线图像诊断无法捕捉间隔癌症,即在筛查之间出现的快速发展且常致命的癌症。

  对此,DeepMind表示,该算法正在着重就间隔癌症问题进行测试,并能在未来起应用性作用。

  如果DeepMind Health 的AI系统在乳房X线图像诊断领域上取得成功,它将可以帮助医生大大减少阅片筛查所用时间,将诊断效率提高几十倍,这将在美国乃至全球的乳腺癌诊断治疗上发挥重大影响。

癌症乳房X线
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