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2019年05月15日 来源:

本文来自MIT News,作者Adam Conner-Simons;由亿欧编译。

仅在美国,每年就有4万名妇女死于乳腺癌。早期发现癌症时,通常可以治愈。乳房X光检查是目前有效的检测方法,但它仍然不够完美,经常会出现假阳性结果,导致不必要的活检和手术。

假阳性误报的一个常见原因,是所谓的“高危”病变,这些病变在乳房X光检查中出现可疑性,并在针刺活检时出现异常细胞。在这种情况下,病人通常会接受手术移除病灶;然而,在90%的情况下,这些病变在手术中证明是良性的。这意味着每年都有成千上万的女性经历痛苦、昂贵、疤痕化的手术,但这些甚至是没有必要的。

那么,在保持乳房X光检测的重要作用同时,如何才能消除不必要的外科手术呢?麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)、麻省总医院和哈佛医学院的研究人员认为,答案是利用人工智能。

作为个将人工智能应用于改进检测和诊断的项目,这些团队合作开发了一个人工智能系统,它利用机器学习来预测在乳房X光检测中发现的一种高危病灶是否会在手术中升级病变为癌症。

在对335例高危病变进行检测时,该模型正确地诊断出97%的乳腺癌为恶性,与现有方法相比,将良性手术的数量减少了30%以上。

“因为诊断工具如此不精确,在对乳腺癌进行筛查时,医生们也可以理解这些误差。”Regina Barzilay说道,他是麻省理工学院电子工程和计算机科学教授,同时也是一位乳腺癌幸存者。“当数据存在很大的不确定性时,机器学习正是我们需要改进检测和防止过度治疗的工具。”

该模型通过对600多个高危病变的信息进行学习,寻找包括人口统计、家族史、之前的活检和病理报告在内的许多不同数据元素的模式。

“据我们所知,这是个应用机器学习的研究,以区分那些需要手术的高危病变,而不是那些不需要手术的人,”哈佛医学院的教授、MGH的放射科主任Constance Lehman说。“我们相信,这将有助于女性在治疗方面做出更明智的决定,而且我们可以提供更有针对性的医疗保健方法。”

它是如何工作的当乳房X光检测到可疑病灶时,就会进行针刺活检以确定它是否为癌症。大约70%的病变是良性的,20%是恶性的,10%是高危病变。

医生以不同的方式处理高危病变。有些人在所有情况下做了手术,而有些人只对有较高癌症发病率的病变进行手术,如“非典型导管增生”(ADH)或“小叶原位癌”(LCIS)。

种方法中患者必须进行痛苦、耗时且昂贵的手术,而这通常是不必要的;第二种方法不太精确,可能会导致除ADH和LCIS以外的高危病变中出现癌症。

MGH的放射科的一名医生Bahl说:“绝大多数高危患者都没有癌症,我们正在努力寻找少数的癌症患者。这种情况下,总是有风险的,当你试图增加你能识别的癌症的数量时,假阳性误报数量也会相应增加。”

使用一种被称为“random-forest classifier”的方法,与一直做手术相比,该团队的模型减少了不必要的外科手术,同时还能够诊断出更多的癌前病变,而不是只在传统的“高危病变”策略上进行手术。(具体来说,新模型诊断出了97%的癌症,而之前的比例为79%。)

“这项工作突出了一个使用机器学习技术来避免不必要的手术的例子,”Marc Kohli说,他是加州大学旧金山分校的放射学和生物医学成像的临床信息主任。“这是医学界迈向机器领域的步,这是一种利用机器学习来识别人类肉眼看不到的模式和趋势的方法。”

Lehman兄弟表示,MGH放射科医生将在明年首先将这一模型纳入他们的临床实践。

“过去我们可能会建议所有高危的病灶都要通过手术切除,”Lehman说道。“但现在,如果模型确定病变在特定患者身上发生癌变的几率非常低,我们就可以与患者就她的选择进行更充分的讨论。对于一些病人来说,对病灶进行影像检查而不是手术切除,可能更加合理。”

该团队表示,他们仍在努力改进模式。

Bahl说:“在今后的工作中,我们希望将照片中的实际图像和病理切片的图像结合起来,从医疗记录中获得的更广泛的患者信息。”

随着技术不断发展,该模型也可以很容易地调整适用于其他种类的癌症,甚至是其他的疾病。

Barzilay说:“当你有很多不同的因素与特定的结果相关联时,这种模型就会发挥作用。它有望使我们能够超越以往医学诊断中‘一刀切’的传统方法。”

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