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          新的人工智能系統確定前列腺癌侵襲性的準確度高于許多病理學家

          【本文為疾病百科知識,僅供閱讀】發布時間:2020-01-10 14:07 來源:medical.net打印

          內梅亨大學醫學中心(Radboud university medical center)的研究人員開發了一種“深度學習”系統,它在判斷前列腺癌的侵襲性方面比大多數病理學家做得更好。使用組織樣本進行診斷的AI系統會根據超過1200名患者的數據進行自我診斷,以識別出前列腺癌。Radboud小組目前正在與瑞典Karolinska研究所和Google子公司Kaggle的研究人員合作,以期在重大國際競爭中繼續開發這些方法。

          新的人工智能系統確定前列腺癌侵襲性的準確度高于許多病理學家

          前列腺癌是一種經常發生的癌癥,但并不總是侵略性的。但是,其治療對患者的生活質量有許多影響,因此確定攻擊性前列腺癌的侵襲性是選擇治療的重要步驟。為了確定癌癥的侵襲性,從前列腺中取出組織(活檢組織),由病理學家對其進行評分。然后,使用該“Gleason評分”將活檢樣本分為五個組-Gleason等級組-這五組表明死于前列腺癌的風險。但是,這是一個主觀過程,是否以及如何治療患者取決于評估組織的病理學家。

          比病理學家更好

          Radboudumc的研究人員開發了一種人工只能系統,該系統可以像病理學家一樣檢查活組織切片。AI系統還會確定Gleason得分,然后系統可以根據Gleason等級組對活檢分類。通過深度學習,該系統檢查了數千個活檢圖像,以了解什么是健康的前列腺以及侵略性前列腺癌組織的外觀。

          研究員Wouter Bulten描述了這個過程:“現在已經對1200多名患者的5759份活檢進行了人工智能系統訓練。當我們將算法的性能與來自不同國家和不同經驗水平的15位病理學家進行比較時,我們的系統表現得比他們中的10名要好,與經驗豐富的病理學家不相上下。” 這種計算機系統的另一個優點是它是一致的,可以在任何地方使用;病人的治療將不再依賴于病理學家觀察組織。

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          國際競爭

          每年全球有120萬男性被診斷出患有前列腺癌,因此人工智能診斷系統的開發對于許多研究小組和公司而言都很有趣。“我們是一家學術性醫院,這是有利的,”Bulten說。“我們和病人、醫生都很近,且擁有自己的活檢數據庫。”下一步,內梅亨大學醫學中心的團隊——連同來自瑞典卡羅林斯卡學院和谷歌的一個專門從事數據科學競賽的子公司Kaggle的研究人員——想要舉辦一場國際競賽,參賽者們在競賽中嘗試擊敗Radboudumc算法。比賽的結果將被用于改進算法。

          背景:什么是“深度學習”?

          深度學習是一個術語,用于描述那些以與我們的大腦工作方式相似的方式學習的系統。它由電子“神經元”網絡組成,每個網絡都學會識別所需圖像的一個方面,它遵循邊做邊學的原則,熟能生巧。系系統接收到越來越多的圖像,包括相關信息,比如——在這種情況下——這是否是癌癥,如果是的話,Gleason的分數是多少。然后,系統學會識別哪些特征屬于癌癥,并且看到的圖片越多,就可以更好地識別出未診斷的圖像中的那些特征。這些系統的一個主要優點是,它們比人類學習速度快得多,可以一日工作24小時。

          目前,由Wouter Bulten,Geert Litjens等人撰寫的Nijmegen研究已發表在《柳葉刀腫瘤學》上。


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