近日，倫敦帝國(guó)理工學(xué)院和墨爾本大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一套人工智能系統(tǒng)Texlab，該系統(tǒng)能夠?qū)β殉舶┻M(jìn)行預(yù)后（預(yù)測(cè)疾病可能病程和結(jié)局），預(yù)測(cè)卵巢癌患者的存活率，并給出對(duì)患者最有效的治療建議。
研究人員表示，與現(xiàn)有醫(yī)療技術(shù)相比，該系統(tǒng)預(yù)測(cè)患者存活率的準(zhǔn)確率是傳統(tǒng)方法的四倍。
這項(xiàng)研究在英國(guó)皇家學(xué)院醫(yī)療保健NHS信托基金會(huì)的哈默史密斯（Hammersmith）醫(yī)院進(jìn)行，研究成果發(fā)表在Nature Communications期刊上，標(biāo)題為《A mathematical-descriptor of tumor-mesoscopic-structure from computed-tomography images annotates prognostic- and molecular-phenotypes of epithelial ovarian cancer》。
早期篩查卵巢癌可提高存活率
卵巢癌是女性生殖器官常見(jiàn)的惡性腫瘤之一，通常在絕經(jīng)后或有家族病史的女性身上發(fā)生。據(jù)了解，英國(guó)每年有6000例新的卵巢癌病例，但長(zhǎng)期存活率僅為35-40%。
卵巢癌中以上皮性卵巢癌（EOC）最多見(jiàn)。研究人員表示，實(shí)驗(yàn)中提到的上皮性卵巢癌是英國(guó)女性中第六大常見(jiàn)癌癥，并且在所有婦科癌癥中死亡率，占女性癌癥死亡總數(shù)的4％。
常規(guī)的卵巢癌檢測(cè)，醫(yī)生會(huì)進(jìn)行一系列操作。包括血液檢查CA125（一種癌癥的跡象），然后進(jìn)行CT掃描，利用X光和計(jì)算機(jī)生成卵巢腫瘤的詳細(xì)圖像進(jìn)行分析。然而，這樣的CT掃描只能讓臨床醫(yī)生獲得一個(gè)大概結(jié)果或治療干預(yù)后的可能效果。
由于卵巢深居盆腔，體積小、缺乏典型癥狀，早期往往很難發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)卵巢癌發(fā)現(xiàn)時(shí)已擴(kuò)散到盆腹腔器官。因此卵巢癌預(yù)后一直是一大難題，也是提高癌癥患者存活率的關(guān)鍵。
人工智能早期預(yù)測(cè)卵巢癌
倫敦帝國(guó)理工學(xué)院和墨爾本大學(xué)的研究人員使用一個(gè)稱為Texlab的數(shù)學(xué)軟件工具。在2004年至2015年間，從364例上皮性卵巢癌（EOC）患者的術(shù)前CT圖像中提取了657個(gè)定量的數(shù)學(xué)描述。
了解到，Texlab軟件檢測(cè)了腫瘤的四個(gè)生物學(xué)特征，這些特征顯著影響患者的總體生存率，即結(jié)構(gòu)、形狀、大小和基因組成，以評(píng)估患者的預(yù)后。
最后，Texlab會(huì)給到患者一個(gè)稱為放射預(yù)測(cè)載體（RPV）的分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)表示疾病的嚴(yán)重程度，從輕微到嚴(yán)重不等。
研究人員將研究結(jié)果與醫(yī)生估計(jì)生存率的預(yù)后評(píng)分進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)該軟件預(yù)測(cè)卵巢癌死亡的準(zhǔn)確度是標(biāo)準(zhǔn)方法的四倍。
研究小組還發(fā)現(xiàn)，RPV能識(shí)別5%總生存期小于2年的患者，改善既定的預(yù)后方法。另外，RPV評(píng)分高也與化療抵抗和手術(shù)預(yù)后差有關(guān)，這表明RPV可作為一種潛在的生物標(biāo)志物來(lái)預(yù)測(cè)患者對(duì)治療的反應(yīng)。
AI診斷女性癌癥
人工智能的影像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)能力，近年來(lái)被應(yīng)用在了諸多醫(yī)療影像檢測(cè)診斷領(lǐng)域。在女性疾病方面，AI除了可以檢測(cè)到早期卵巢癌，在女性乳腺癌、宮頸癌等癌癥診斷領(lǐng)域也獲得不少成果。
據(jù)了解，2018年10月，谷歌的AI研究人員和圣地亞哥海軍醫(yī)學(xué)中心已經(jīng)合作開(kāi)發(fā)出了一種能使用癌癥檢測(cè)算法自動(dòng)評(píng)估淋巴結(jié)活檢的AI系統(tǒng)，被稱為“淋巴結(jié)助手”(簡(jiǎn)稱LYNA)。
在《美國(guó)外科病理學(xué)雜志》中，“基于人工智能的乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移檢測(cè)”的論文寫到，在轉(zhuǎn)移性乳腺癌的檢測(cè)精度測(cè)試中，LYNA的準(zhǔn)確率達(dá)到99%，超過(guò)人類的檢測(cè)準(zhǔn)確率。
2017年，我國(guó)海歸細(xì)胞病理學(xué)專家孫小蓉博士團(tuán)隊(duì)研制出一臺(tái)人工智能宮頸癌診斷機(jī)器人“Landing”，可快速精準(zhǔn)地進(jìn)行癌細(xì)胞診斷。
該機(jī)器人從百萬(wàn)級(jí)樣本中學(xué)習(xí)癌細(xì)胞、癌前病變細(xì)胞及正常細(xì)胞的樣本辨識(shí)，最終能夠精準(zhǔn)識(shí)別宮頸正常細(xì)胞與癌細(xì)胞。據(jù)悉，“Landing”已獲得中國(guó)、歐盟、美國(guó)（I類）臨床認(rèn)證許可，早期產(chǎn)品已應(yīng)用于國(guó)內(nèi)多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)。
人工智能技術(shù)應(yīng)用女性癌癥疾病的篩查診斷，可以幫助醫(yī)生和患者盡早發(fā)現(xiàn)疾病，采取合適的治療方式進(jìn)行干預(yù)，從而有效提高癌癥患者的存活率。
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