難以篩查的癌癥之王,被人工智能解決了?
文/陳根
在所有癌癥中,胰腺癌絕對是最兇險的一種,胰腺癌也被稱為“癌癥之王”。
在我們國家,近10年來,胰腺癌的發(fā)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(shù)胰腺癌患者在確診時已是中晚期。
當然,越早發(fā)現(xiàn)胰腺癌,肯定能獲得更好的治療和預(yù)后。但問題是,胰腺癌實在是太難發(fā)現(xiàn)了,不僅難發(fā)現(xiàn),還容易誤診。世界衛(wèi)生組織曾表示,有三分之一的癌癥可通過早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療實現(xiàn)治愈,但是,臨床指南卻并不推薦篩查胰腺癌,因為就胰腺癌來說,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(chǎn)生大量的假陽性。
那么為啥胰腺癌這么難查?主要是我們的胰腺藏得很深,在后腹膜的位置,并且早期癥狀不明顯,甚至是沒啥癥狀。
既不好篩查,預(yù)后又差,難道我們就拿胰腺癌一點辦法都沒有嗎?那倒也不是,最近,阿里達摩院聯(lián)合了十多家頂尖醫(yī)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(guī)模的胰腺癌早期篩查,在2萬病例中僅發(fā)現(xiàn)31例漏診,這相較于過去的胰腺癌篩查已經(jīng)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(jīng)知道,胰腺癌變位置隱匿,常常難以在普通CT圖像中被準確識別,為了解決這個難題,達摩院的研究團隊設(shè)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征。
PANDA模型包括三個關(guān)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(wǎng)絡(luò),這一分割網(wǎng)絡(luò)能夠在CT圖像中準確地定位胰腺的位置。這也是關(guān)鍵的第一步,因為我們需要知道胰腺在哪里才能進一步分析它是否存在異常。
然后,是異常檢測。這一步用到的是一個多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)(CNN),能夠識別可能是胰腺癌的區(qū)域,有助于縮小關(guān)注范圍。
最后一步,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(yī)生確定是否存在癌癥以及其具體的類型,從而為醫(yī)生提供更全面的信息。
除此之外,研究人員還引入了一項創(chuàng)新的訓(xùn)練方法,這項方法被稱為“知識遷移”,就是利用圖像配準技術(shù),將增強CT上的先驗知識遷移到平掃CT的數(shù)據(jù)集上。通過這種方式,平掃CT就能獲得增強CT關(guān)于腫瘤的額外信息。
目前,研究人員已對這一模型已經(jīng)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檢出胰腺病變的準確率高達98.6-99.6%,而鑒別胰腺導(dǎo)管腺癌(PDAC)的敏感性和特異性,更是比人類影像科醫(yī)生閱片分別高出34.1%和6.3%,而且,PANDA還可以鑒別其它常見胰腺病變。
現(xiàn)在,這項技術(shù)已在醫(yī)院、體檢等場景被調(diào)用超過50萬次,每1000次只出現(xiàn)一次假陽性,研究人員表示,未來將持續(xù)進行多中心前瞻性臨床驗證。
這也讓我們再一次看到了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)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(xiàn)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(yù)后,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:難以篩查的癌癥之王,被人工智能解決了?
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