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當(dāng)前位置:人工智能行業(yè)動態(tài) → 正文

對抗肺癌,人工智能能做什么

責(zé)任編輯:zsheng 作者:陳靜 |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2018-07-02 19:46:06 本文摘自:經(jīng)濟(jì)日報

在我國,肺癌的發(fā)病人數(shù)和死亡人數(shù)居癌癥之首。每年,肺癌發(fā)病人數(shù)約83萬,占全國癌癥發(fā)病人數(shù)的20.5%,死亡人數(shù)約62萬。20年來,患者5年生存率一直徘徊在16%到20%之間。“如何才能降低肺癌的死亡率呢?關(guān)鍵是早期診斷,規(guī)范治療。”四川大學(xué)華西醫(yī)院院長李為民告訴經(jīng)濟(jì)日報記者。

為幫助人類對抗肺癌,如今,人工智能一顯身手。華西醫(yī)院日前與依圖科技宣布,合作研發(fā)全球首個肺癌臨床科研智能病種庫和全球首個肺癌多學(xué)科智能診斷系統(tǒng)。據(jù)悉,肺癌臨床科研智能病種庫收錄了華西醫(yī)院2009年至今收治的2.8萬例肺癌患者的影像、病理、基因檢測、病歷文本等多維數(shù)據(jù),并通過人工智能技術(shù)清洗、解析與重構(gòu)了大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。肺癌多學(xué)科智能診斷系統(tǒng)則依托病種庫,綜合多學(xué)科臨床信息進(jìn)行綜合診斷,能實現(xiàn)結(jié)節(jié)篩查、肺癌全類型病灶診斷覆蓋等功能。作為人工智能“獨(dú)角獸”公司,依圖科技近期宣布剛剛完成2億美元的C+輪融資,其計算機(jī)視覺人工智能技術(shù)目前主要應(yīng)用在安防、金融以及醫(yī)療3大領(lǐng)域。

那么,在對抗肺癌這件事上,人工智能到底能做什么?又要解決哪些難點(diǎn)?

人工智能可以幫助醫(yī)生們看得更準(zhǔn)。李為民告訴記者:“早期篩查肺癌,第一是要找到結(jié)節(jié),人工智能能夠明顯提高胸部CT檢查的準(zhǔn)確性,比如對5毫米以下的結(jié)節(jié),檢出率能達(dá)到98%以上。”依圖醫(yī)療總裁倪浩表示,這部分技術(shù)已相當(dāng)成熟,“與人類醫(yī)生團(tuán)隊4.3%的漏檢率相比,人工智能的漏檢率僅為0.7%”。不過,有結(jié)節(jié)不見得就是癌癥,還要能夠識別它的性質(zhì)。在判斷結(jié)節(jié)性質(zhì)上,重點(diǎn)是追蹤病灶的變化。“它去年多大,3個月前多大,但這個判斷并不容易。目前的做法是先建立肺的3D模型,然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分段,以此確定病灶的位置,最后計算它的體積,并且判斷征象及其變化。”倪浩說。

與之相比,人工智能也在形成新的智慧。在傳統(tǒng)臨床科研過程中,通常是醫(yī)生首先懷疑某些因素可能與某問題有關(guān),然后再通過臨床實驗或者病人病歷獲得數(shù)據(jù)支撐。而人工智能通過匯集和整合海量病人信息,包括電子病歷、基因、病理檢測等多維度數(shù)據(jù),一方面能夠針對每位患者向醫(yī)生提出參考診斷和建議治療方案,另一方面,也可以通過人工智能輔助建模賦能臨床科研,從而找到與治療相關(guān)的最新因素。

“從這些方面來看,人工智能對于診斷的輔助是可復(fù)制的。我們也計劃從肺癌開始,嘗試將人工智能的輔助診斷拓展到肝癌、乳腺癌、胃癌、腸癌等10個病種中去。”倪浩表示。

不過,人工智能也要“翻過一山又一山”。首先是數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化和標(biāo)準(zhǔn)化問題。就像患者總抱怨看不懂醫(yī)生手寫的病歷本一樣,人工智能同樣要面對這一問題。“最大的難點(diǎn)是很多醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)隨意、差異大,醫(yī)生寫的病歷格式不同,描述方式不同。這就需要人工智能的語義理解,也要參照國內(nèi)外的肺癌醫(yī)學(xué)指南,針對肺癌的臨床要求,研究標(biāo)準(zhǔn)化字段,擴(kuò)大臨床信息提取的范本。在影像數(shù)據(jù)方面,則更為復(fù)雜。我們通過人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像結(jié)構(gòu)來提取模型,包括病灶的類型、大小等。”李為民表示。

其次是解決人工智能的不透明問題。受深度學(xué)習(xí)的算法影響,人工智能雖能做出結(jié)論,人類卻很難了解它的決策理由。那么,它如何才能得到醫(yī)生們的信賴?“我們在產(chǎn)品層面加入了一些可解釋的技術(shù)分析指標(biāo),用來給醫(yī)生提供證據(jù),告訴他們?yōu)楹稳绱伺袛唷1热纾斯ぶ悄軙嬖V醫(yī)生觀察到病灶出現(xiàn)了分葉征、空泡征等特征,因此判斷它是惡性的。”倪浩告訴記者。

此外,人工智能在應(yīng)用場景的“落地”,始終要面對商業(yè)化問題。倪浩表示:“‘癢點(diǎn)’是沒有商業(yè)化前景的,‘痛點(diǎn)’才有商業(yè)化前景。隨著我國肺癌篩查的普及,篩查人數(shù)一定會有巨大增長,醫(yī)院人力難以承受,這就是‘痛點(diǎn)’,必然會需要人工智能的幫助。”

“對肺癌篩查和診療的介入,意味著人工智能正在從科研走向臨床。”在中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會會長金小桃看來,人工智能的參與還有助于打破醫(yī)療資源分布不均這一“瓶頸”:“大醫(yī)院人滿為患而基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)診療能力提升困難,以人工智能技術(shù)為工具,打破信息屏障,將大醫(yī)院的診療能力賦能基層,讓基層醫(yī)院醫(yī)生能夠更準(zhǔn)確地進(jìn)行診斷和治療,是解決我國醫(yī)療資源短缺的重要手段。”

關(guān)鍵字:智能

本文摘自:經(jīng)濟(jì)日報

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對抗肺癌,人工智能能做什么

責(zé)任編輯:zsheng 作者:陳靜 |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2018-07-02 19:46:06 本文摘自:經(jīng)濟(jì)日報

在我國,肺癌的發(fā)病人數(shù)和死亡人數(shù)居癌癥之首。每年,肺癌發(fā)病人數(shù)約83萬,占全國癌癥發(fā)病人數(shù)的20.5%,死亡人數(shù)約62萬。20年來,患者5年生存率一直徘徊在16%到20%之間。“如何才能降低肺癌的死亡率呢?關(guān)鍵是早期診斷,規(guī)范治療。”四川大學(xué)華西醫(yī)院院長李為民告訴經(jīng)濟(jì)日報記者。

為幫助人類對抗肺癌,如今,人工智能一顯身手。華西醫(yī)院日前與依圖科技宣布,合作研發(fā)全球首個肺癌臨床科研智能病種庫和全球首個肺癌多學(xué)科智能診斷系統(tǒng)。據(jù)悉,肺癌臨床科研智能病種庫收錄了華西醫(yī)院2009年至今收治的2.8萬例肺癌患者的影像、病理、基因檢測、病歷文本等多維數(shù)據(jù),并通過人工智能技術(shù)清洗、解析與重構(gòu)了大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。肺癌多學(xué)科智能診斷系統(tǒng)則依托病種庫,綜合多學(xué)科臨床信息進(jìn)行綜合診斷,能實現(xiàn)結(jié)節(jié)篩查、肺癌全類型病灶診斷覆蓋等功能。作為人工智能“獨(dú)角獸”公司,依圖科技近期宣布剛剛完成2億美元的C+輪融資,其計算機(jī)視覺人工智能技術(shù)目前主要應(yīng)用在安防、金融以及醫(yī)療3大領(lǐng)域。

那么,在對抗肺癌這件事上,人工智能到底能做什么?又要解決哪些難點(diǎn)?

人工智能可以幫助醫(yī)生們看得更準(zhǔn)。李為民告訴記者:“早期篩查肺癌,第一是要找到結(jié)節(jié),人工智能能夠明顯提高胸部CT檢查的準(zhǔn)確性,比如對5毫米以下的結(jié)節(jié),檢出率能達(dá)到98%以上。”依圖醫(yī)療總裁倪浩表示,這部分技術(shù)已相當(dāng)成熟,“與人類醫(yī)生團(tuán)隊4.3%的漏檢率相比,人工智能的漏檢率僅為0.7%”。不過,有結(jié)節(jié)不見得就是癌癥,還要能夠識別它的性質(zhì)。在判斷結(jié)節(jié)性質(zhì)上,重點(diǎn)是追蹤病灶的變化。“它去年多大,3個月前多大,但這個判斷并不容易。目前的做法是先建立肺的3D模型,然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分段,以此確定病灶的位置,最后計算它的體積,并且判斷征象及其變化。”倪浩說。

與之相比,人工智能也在形成新的智慧。在傳統(tǒng)臨床科研過程中,通常是醫(yī)生首先懷疑某些因素可能與某問題有關(guān),然后再通過臨床實驗或者病人病歷獲得數(shù)據(jù)支撐。而人工智能通過匯集和整合海量病人信息,包括電子病歷、基因、病理檢測等多維度數(shù)據(jù),一方面能夠針對每位患者向醫(yī)生提出參考診斷和建議治療方案,另一方面,也可以通過人工智能輔助建模賦能臨床科研,從而找到與治療相關(guān)的最新因素。

“從這些方面來看,人工智能對于診斷的輔助是可復(fù)制的。我們也計劃從肺癌開始,嘗試將人工智能的輔助診斷拓展到肝癌、乳腺癌、胃癌、腸癌等10個病種中去。”倪浩表示。

不過,人工智能也要“翻過一山又一山”。首先是數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化和標(biāo)準(zhǔn)化問題。就像患者總抱怨看不懂醫(yī)生手寫的病歷本一樣,人工智能同樣要面對這一問題。“最大的難點(diǎn)是很多醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)隨意、差異大,醫(yī)生寫的病歷格式不同,描述方式不同。這就需要人工智能的語義理解,也要參照國內(nèi)外的肺癌醫(yī)學(xué)指南,針對肺癌的臨床要求,研究標(biāo)準(zhǔn)化字段,擴(kuò)大臨床信息提取的范本。在影像數(shù)據(jù)方面,則更為復(fù)雜。我們通過人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像結(jié)構(gòu)來提取模型,包括病灶的類型、大小等。”李為民表示。

其次是解決人工智能的不透明問題。受深度學(xué)習(xí)的算法影響,人工智能雖能做出結(jié)論,人類卻很難了解它的決策理由。那么,它如何才能得到醫(yī)生們的信賴?“我們在產(chǎn)品層面加入了一些可解釋的技術(shù)分析指標(biāo),用來給醫(yī)生提供證據(jù),告訴他們?yōu)楹稳绱伺袛唷1热纾斯ぶ悄軙嬖V醫(yī)生觀察到病灶出現(xiàn)了分葉征、空泡征等特征,因此判斷它是惡性的。”倪浩告訴記者。

此外,人工智能在應(yīng)用場景的“落地”,始終要面對商業(yè)化問題。倪浩表示:“‘癢點(diǎn)’是沒有商業(yè)化前景的,‘痛點(diǎn)’才有商業(yè)化前景。隨著我國肺癌篩查的普及,篩查人數(shù)一定會有巨大增長,醫(yī)院人力難以承受,這就是‘痛點(diǎn)’,必然會需要人工智能的幫助。”

“對肺癌篩查和診療的介入,意味著人工智能正在從科研走向臨床。”在中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會會長金小桃看來,人工智能的參與還有助于打破醫(yī)療資源分布不均這一“瓶頸”:“大醫(yī)院人滿為患而基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)診療能力提升困難,以人工智能技術(shù)為工具,打破信息屏障,將大醫(yī)院的診療能力賦能基層,讓基層醫(yī)院醫(yī)生能夠更準(zhǔn)確地進(jìn)行診斷和治療,是解決我國醫(yī)療資源短缺的重要手段。”

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