難以篩查的癌症之王,被人工智能解決了?

2023-11-22 18:40:50    編輯: robot
導讀 文/陳根 在所有癌症中,胰腺癌絕對是最兇險的一種,胰腺癌也被稱爲“癌症之王”。 在我們國家,近10年來,胰腺癌的發病率逐年增高,而患者平均生存期僅僅只有4個月到6個月。絕大多數胰腺癌患者在確診時已是...

/陳根

在所有癌症中,胰腺癌絕對是最兇險的一種,胰腺癌也被稱爲癌症之王

在我們國家,近10年來,胰腺癌的發病率逐年增高,而患者平均生存期僅僅只有4個月到6個月。絕大多數胰腺癌患者在確診時已是中晚期。

當然,越早發現胰腺癌,肯定能獲得更好的治療和預後。但問題是,胰腺癌實在是太難發現了,不僅難發現,還容易誤診。世界衛生組織曾表示,有三分之一的癌症可通過早發現、早診斷、早治療實現治愈,但是,臨牀指南卻並不推薦篩查胰腺癌,因爲就胰腺癌來說,目前還缺乏有效的篩查手段,已有的篩查手段不僅難以查出胰腺癌,甚至還有可能產生大量的假陽性。

那么爲啥胰腺癌這么難查?主要是我們的胰腺藏得很深,在後腹膜的位置,並且早期症狀不明顯,甚至是沒啥症狀。

既不好篩查,預後又差,難道我們就拿胰腺癌一點辦法都沒有嗎?那倒也不是,最近,阿裏達摩院聯合了十多家頂尖醫療研究所,嘗試利用人工智能來解決這個問題,效果可以說是非常不錯。

研究人員通過平掃CT+AI”進行大規模的胰腺癌早期篩查,在2萬病例中僅發現31例漏診,這相較於過去的胰腺癌篩查已經是非常了不起的一個突破了。那么,研究人員究竟是怎么做到的?

我們已經知道,胰腺癌變位置隱匿,常常難以在普通CT圖像中被准確識別,爲了解決這個難題,達摩院的研究團隊設計了一個獨特的深度學習框架——PANDA模型,其原理簡單來說,就是利用人工智能放大和識別平掃CT圖像中肉眼難察覺的微小病理特徵。

PANDA模型包括三個關鍵階段:

首先,定位胰腺,這一步用到的是一個叫做U-Net的分割網絡,這一分割網絡能夠在CT圖像中准確地定位胰腺的位置。這也是關鍵的第一步,因爲我們需要知道胰腺在哪裏才能進一步分析它是否存在異常。

然後,是異常檢測。這一步用到的是一個多任務網絡(CNN),能夠識別可能是胰腺癌的區域,有助於縮小關注範圍。

最後一步,就是病變分類,這一步用到的是雙通道Transformer模型,雙通道Transformer模型可以幫助醫生確定是否存在癌症以及其具體的類型,從而爲醫生提供更全面的信息。

除此之外,研究人員還引入了一項創新的訓練方法,這項方法被稱爲“知識遷移”,就是利用圖像配准技術,將增強CT上的先驗知識遷移到平掃CT的數據集上。通過這種方式,平掃CT就能獲得增強CT關於腫瘤的額外信息。

目前,研究人員已對這一模型已經進行了檢驗,以6000余例胰腺疾病患者進行的多中心驗證顯示,PANDA檢出胰腺病變的准確率高達98.6-99.6%,而鑑別胰腺導管腺癌(PDAC)的敏感性和特異性,更是比人類影像科醫生閱片分別高出34.1%6.3%,而且,PANDA還可以鑑別其它常見胰腺病變。

現在,這項技術已在醫院、體檢等場景被調用超過50萬次,每1000次只出現一次假陽性,研究人員表示,未來將持續進行多中心前瞻性臨牀驗證。

這也讓我們再一次看到了人工智能在醫療領域的變革力量,要知道,直到今天,我們都缺乏有效的胰腺癌篩查手段,但人工智能的加入,馬上就能改變這一現狀,未來,我們只要去體檢時做個最簡單的平掃CT,就能查出有無胰腺癌。這將會大大改善胰腺癌患者的預後,提高胰腺癌患者的生存率。這也讓我們不得不承認,有些地方,人工智能確實比人類更靠譜。

       原文標題 : 陳根:難以篩查的癌症之王,被人工智能解決了?



標題:難以篩查的癌症之王,被人工智能解決了?

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