根據(jù)《自然通訊》雜志上的一項(xiàng)新研究，杜蘭大學(xué)的一名研究人員發(fā)現(xiàn)，人工智能可以通過組織掃描準(zhǔn)確檢測(cè)和診斷結(jié)直腸癌，甚至優(yōu)于病理學(xué)家。
該研究由杜蘭大學(xué)、中國中南大學(xué)、俄克拉荷馬大學(xué)健康科學(xué)中心、天普大學(xué)和佛羅里達(dá)州立大學(xué)的研究人員進(jìn)行，旨在測(cè)試人工智能是否可以成為幫助病理學(xué)家跟上時(shí)代步伐的工具。對(duì)其服務(wù)的需求不斷增加。
病理學(xué)家定期評(píng)估和標(biāo)記數(shù)以千計(jì)的組織病理學(xué)圖像，以判斷某人是否患有癌癥。但他們的平均工作量顯著增加，有時(shí)會(huì)因疲勞而導(dǎo)致意外誤診。
“盡管他們的很多工作是重復(fù)的，但大多數(shù)病理學(xué)家都非常忙碌，因?yàn)閷?duì)他們所做的工作有巨大的需求，但全球缺乏合格的病理學(xué)家，特別是在許多發(fā)展中國家，”鄧宏文博士說，杜蘭大學(xué)醫(yī)學(xué)院杜蘭生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)和基因組學(xué)中心主任。“這項(xiàng)研究是革命性的，因?yàn)槲覀兂晒Φ乩萌斯ぶ悄芤跃哂谐杀拘б娴姆绞阶R(shí)別和診斷結(jié)直腸癌，最終可以減少病理學(xué)家的工作量。”
為了進(jìn)行這項(xiàng)研究，鄧和他的團(tuán)隊(duì)收集了來自中國、德國和美國的 8,803 名受試者和 13 個(gè)獨(dú)立癌癥中心的 13,000 多張結(jié)直腸癌圖像。使用技術(shù)人員隨機(jī)選擇的圖像，他們構(gòu)建了一個(gè)機(jī)器輔助病理識(shí)別程序，該程序允許計(jì)算機(jī)識(shí)別顯示結(jié)腸直腸癌的圖像，結(jié)腸直腸癌是歐洲和美國癌癥相關(guān)死亡的最常見原因之一。
“這項(xiàng)研究的挑戰(zhàn)源于復(fù)雜的大圖像尺寸、復(fù)雜的形狀、紋理和核染色的組織學(xué)變化，”鄧說。“但最終研究表明，當(dāng)我們使用人工智能診斷結(jié)直腸癌時(shí)，其表現(xiàn)在許多情況下與真正的病理學(xué)家相當(dāng)甚至更好。”
受試者工作特征 (ROC) 曲線下面積或 AUC 是鄧和他的團(tuán)隊(duì)用來確定研究成功的績效衡量工具。在將計(jì)算機(jī)的結(jié)果與經(jīng)驗(yàn)豐富的病理學(xué)家手動(dòng)解釋數(shù)據(jù)的工作進(jìn)行比較后，該研究發(fā)現(xiàn)，病理學(xué)家在手動(dòng)準(zhǔn)確識(shí)別結(jié)直腸癌方面的平均得分為 0.969。機(jī)器輔助 AI 計(jì)算機(jī)程序的平均分?jǐn)?shù)為 0.98，即使不是更準(zhǔn)確，也是可比的。
使用人工智能識(shí)別癌癥是一項(xiàng)新興技術(shù)，尚未被廣泛接受。鄧的希望是，這項(xiàng)研究將導(dǎo)致更多病理學(xué)家在未來使用預(yù)篩選技術(shù)做出更快的診斷。
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