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智能

DeepMind 将通过机器学习,提高乳腺癌的检测几率

谢金萍2017-11-28 06:56:43

人工智能还无法代理病理学家做诊断,但可以成为病理学家的助手。

DeepMind 近日在其博客公布最新研究方向,通过机器学习,提供乳腺 X 光的检查几率。

这个研究项目是和伦敦帝国理工学院的癌症研究机构、Google 的人工智能健康研究团队一起合作的,他们希望建立新的机器学习模型,帮助医生提高癌症检测率,早发现癌症,以便尽早开始治疗。

乳腺癌是目前仅次于肺癌的最常见癌症。根据 DeepMind 公布的数据,每年全球有 160 多万人被诊断出乳腺癌,有 50 万人会因此死亡。

而在中国,根据丁香园数据显示,每年乳腺癌新发数量和死亡数量分别占全世界的 12.2% 和 9.6%,而且从 90 年代以来,中国的乳腺癌发病率增长速度是全球的两倍多。

如果能尽早发现并及时治疗,就可以降低死亡率,但准确地检测和诊断乳腺癌仍然是一个巨大的挑战。

目前仅通过乳房 X 光检查,并不能完全检测是否患有乳腺癌,很多时候诊断取决于病理学家最后的分析和确定。

根据化学资讯平台 X-MOL 介绍,病理学家需要在显微镜的帮助下,在至少包括 100 亿个像素的组织活检和随后的病理切片中,寻找肿瘤的踪迹,判断肿瘤的大小、癌症的发展阶段、是否发生转移等,再决定一下一步治疗手段。

而通常一个病理学家需要经过多年训练,才能获得足够的专业知识和经验,但这样的情况下也会出现误诊和漏诊。

如果能通过深度学习算法,训练机器学习切片检查,从中寻找肿瘤,就可以提高诊断的效率和准确率,对病理学家和患者来说将是很大的帮助。

其实,在今年 3 月时,Google 的人工智能健康研究团队已经建立了机器学习的模型,用于分析乳腺癌病理切片。

为了检验成果,Google 还邀请了病理学家和人工智能模型做了一个对比,在没有时间限制的情况下,分析 130 张病例切片,找出肿瘤。

在灵敏度,也即是能找出多少肿瘤细胞占比上,病理学家的准确率为 73%,人工智能模型则为 89%。

而在误判为肿瘤细胞的假阳性率上,人工智能模型却不如病理学家,因为它除了模型设计的病理外,无法发现其他疾病,比如炎症、自免疫疾病或其他癌症。

从左到右,淋巴结病理切片、Google 模型的早期结果、当前结果。当前的结果降低了潜在的假阳性。图片来源:Google

Google 的研究人员说,人工智能还无法代理病理学家做诊断,但可以成为病理学家的助手,提高诊断效率。

这次研究 DeepMind 和 Google 的 AI 团队则在此基础上,建立新的机器学习模型,并学习由英国癌症研究所资助的研究机构提供的 7500 名女性的检测数据。

DeepMind 称,数据也常被世界其他卫生组织拿去研究,它们不含个人隐私信息。DeepMind 承诺会将数据放置在加密的数据库中,试验用的时候才会解密。

自从和人类围棋挑战赢了之后,Google 和 Deepmind 团队就说要将人工智能的技术用在医疗健康领域 。去年 2 月,Deepmind 发布了健康计划,同年先后发布了监控人的肾功能应用 Streams,和能够辨识眼部疾病的机器学习系统。

健康计划也得到英国国家医疗服务体系(National Health Service,NHS)支持,后者向 DeepMind 提供 160 万份患者资料数据,包括过去五年内曾感染艾滋病病毒、药物滥用及堕胎记录等数据。

题图来源:nextpowerup

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