人工智能會為腫瘤診療帶來哪些優勢

            2019-08-18 10:32 來源:未知 作者:石家莊生活網
            人工智能會為腫瘤診療帶來哪些優勢

            1、數據融合加速腫瘤精準診斷

            “人工智能在惡性腫瘤的精確診斷上具有較大應用前景。”據大會主席、天津醫科大學腫瘤醫院副院長徐波教授介紹,人工智能可以通過深度學習等方法,完成對腫瘤影像學數據的圖像分割、目標檢測和分類等工作;對大量數字化信息的挖掘,并與腫瘤的生物學行為相關聯,將有助于臨床醫生更精準地完成腫瘤的診斷和治療。

            例如乳腺癌就是目前與人工智能相結合獲益較多的疾病。人工智能已經在乳腺癌的良惡性判定、HER2檢測、分子分型、效果評價等方面,取得了一定的研究成果。人工智能對海量的基因組學信息進行技術分析,也可以為醫生在臨床診治過程中提供更多的信息,更準確地對病癥、療效進行判斷,是乳腺癌得以做到個體化精準治療的前提和基礎,未來也將為乳腺癌患者帶來更為豐富有效的臨床方案。

            再以目前國內腫瘤發病率排名第一的肺癌為例。在肺癌治療中,個性化治療對于提升患者生存率具有重大意義,基于EGFR基因突變的靶向治療是現在主流的治療方式之一。為了保證治療的有效性,使用EGFR靶向藥物前,醫生需要先確認患者有EGFR基因突變情況。當前常規的臨床診斷需要通過穿刺活檢取得肺癌組織,再進行基因測序來確定EGFR基因突變狀態。但穿刺活檢是一項有創檢查,對患者會產生一定傷害,且覆蓋面有限,只能取得目標區域內的部分組織,難以做到完全的精準診斷,存在基因突變組織結果假陰性的可能。

            “我們與上海肺科醫院、天津醫科大學腫瘤醫院團隊一起,以數百例實際病例進行分析和驗證,研發了人工智能新算法,實現了肺癌CT影像的分層特征提取,并達到較好的預測精度。”中科院分子影像重點實驗室研究員田捷介紹說,人工智能模型可標記出腫瘤中EGFR基因突變可疑度較高的區域,指導臨床穿刺時穿刺位點的選取,也為臨床醫生術前無創的EGFR基因突變預測提供參考。

            田捷表示,醫學影像學是當前與人工智能技術結合最緊密的學科,但融合人工智能技術研究的醫學數據的不能僅限于影像學。只有融合影像學數據、病理學數據、臨床診療數據來研究、描述和量化,才能實現人工智能技術從研究走向臨床,從而進一步拓寬其在醫學上的應用。

            2、工智能技術可助力醫師成長

            除了為患者帶來實際獲益,人工智能的應用,也為年輕醫師的迅速成長搭建起“快速通道”。徐波指出,人工智能技術的發展可以更好地讓經驗不足的基層醫生,快速準確地學習到更多的臨床經驗,也為基層醫生制定治療方案提供更有效的依據。尤其是在我國各地區醫療水平、人才資源尚不均衡的情況下,人工智能技術的應用,能為各級醫療機構提供快速、準確、便利的輔助診斷工具,助力基層醫療機構和基層醫生診療水平的改善和提高。

            例如腫瘤臨床檢查項目中最普遍的超聲檢查,是當前甲狀腺結節篩查評估最常用的手段。超聲檢查受主觀影響較多,操作者個體間的差異以及超聲圖像的清晰度都可能直接影響結果判斷,因而對影像醫師的水平要求較高,個體檢查的耗費時間也較長。

            據了解,天津醫科大學腫瘤醫院以30余萬張甲狀腺超聲圖像作為訓練集進行人工智能模型開發,用3個獨立數據集作為驗證,開展了基于深度學習算法分析超聲圖像,實現甲狀腺癌人工智能診斷的回顧性、多中心診斷研究,發現該模型在識別甲狀腺癌的敏感性和特異性方面,可以媲美具有10年以上豐富經驗的影像專家,具有快速及可重現的特點。雖然現在的模型系統還有一些局限性,無法考慮過多的臨床參數,尚不能完全取代甲狀腺癌的人工診斷,但可以輔助增強醫生在甲狀腺癌診斷中的能力,提高閱片效率,避免因疲倦產生的差錯。特別是我國城鄉醫療資源尚有不均衡情況仍然存在,此類人工智能系統有助于改善基層醫療機構甲狀腺超聲診療水平,為各級醫療機構提供一種快速、準確和便利的甲狀腺癌超聲診斷工具。未來經過隨機臨床試驗的進一步評估,人工智能還將有助于減少不必要的細針抽吸活組織檢查。

            3、行業準入機制和評價標準亟須健全

            近年來,人工智能技術發展迅猛。2018年,人工智能的發展與應用被正式寫入政府工作報告,成為“2030健康中國”戰略的重要內容。人工智能行業如沐春風,數十家人工智能公司和研發機構進入醫療行業,大量的創新技術和應用軟件進入醫療領域,特別是醫學影像三維重建、肺部小結節人工智能診斷等技術開始應用于臨床。

            首都醫科大學肺癌診療中心主任支修益表示,目前看來,人工智能已經應用到了病理分析之中,并且體現出一定的優勢。例如對于中國發病率和死亡率最高的惡性腫瘤肺癌而言,人工智能可應用于肺小結節的診療之中。《“健康中國2030”規劃綱要》中明確指出,到2030年要實現總體癌癥5年年生存率提高15%,因而,如何提高肺癌早診早治,切實降低肺癌死亡率,成為國家科研攻關和臨床科研工作的重點。

            支修益介紹說,如今,在肺癌高發地區,鎖定肺癌高危人群,應用胸部低劑量螺旋CT進行肺癌篩查已形成廣泛共識。全國許多地區和企事業單位,也都在積極推動開展高危人群胸部CT肺癌篩查和中老年職工健康體檢,而如何推進胸部低劑量螺旋CT在高危人群中的肺癌篩查,如何運用人工智能和三維重建技術,科學精準診斷在肺癌篩查和健康體檢工作中發現的肺部小結節,避免過度診斷和過度治療等,均成為我國肺癌早診早治和肺癌防治工作的重點。而人工智能技術能快速高效地進行肺小結節自動檢測識別,提高早期肺癌診斷效率和準確率,大幅減少臨床醫生工作量。通過肺小結節良惡性鑒別診斷,鎖定疑似早期肺癌患者,幫助判斷肺小結節患者隨訪時間、決定是否需要進行醫療干預,這些都是人工智能技術的優勢所在。因此,對于肺癌來說,應結合先進的人工智能技術,組織多學科跨領域專家共同探討肺癌篩查與早期診斷、肺部小結節精準診療和外科術前導航定位等開展臨床多中心研究與臨床實踐,同時建立有中國特色的肺癌與人工智能的高水平數據庫。

            “但與此同時,人工智能在醫療領域研究與應用仍面臨諸多問題。”支修益坦言,目前,人工智能在醫療領域的關鍵技術開發和臨床應用研究尚屬初級階段,亟須建立和健全行業準入機制和評價標準,盡快形成人工智能醫工交叉學科的專家共識,建立高水平、可復制且可持續發展的人工智能大數據,加強行業內部跨專業的交流與協作,推動醫工結合和醫工企融聯合等。

            此外,他提出,目前大多數的肺癌人工智能公司還處于探索階段,還沒有絕對的數據表明其診斷效果高于醫生的臨床經驗。另外,人工智能的發展,還需要依賴大的臨床數據中心、大的腫瘤中心、肺癌研究中心的專家的經驗和數據支持。希望人工智能除了能在診斷、引導、規劃方面給予幫助以外,還可以幫助我們進行治療。這也是目前人工智能在肺癌領域探索所欠缺的部分。


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