科学家正在通过 AI 的力量,改变乳腺癌的现状。在全球范围内,每年有超过 60 万名女性因乳腺癌而无法存活。美国有八分之一的女性一生中会被诊断出患有乳腺癌。
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这些数字听起来很可怕,但并非毫无希望。
当处于最早的局部阶段时,5 年相对生存率为 99%。近年来,早期检测和治疗方法的进步显著提高了乳腺癌的生存率,目前美国有超过 400 万乳腺癌幸存者。
AI,就是这项进步背后的一个重要推动性力量。
近日,Science 在 X 上连发多篇帖子,展现了 AI 在乳腺癌检测方面的应用潜力。
「人工智能提前 5 年检测出乳腺癌」。
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这条推文不仅得到了 Lecun 的转发,也引发了大量网友的讨论。
AI 对人类社会的影响,绝不只有当下大热的生成式 AI,更可能「going to save lives」,为人类减少病痛,带来福祉。
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MIT CSAIL 实验室和 Jameel Clinic 的科学家创建了一个深度学习系统「Mirai」,可以根据传统的乳房 X 光检查来预测乳腺癌风险。
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论文地址:https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.aba4373
「Mirai」标志着向个性化癌症筛查和更好的患者治疗结果迈出了重要一步。
Mirai:更早发现乳腺癌减少筛查伤害
乳房 X 光检查(Mammogram)用于检测没有乳腺癌体征或症状的女性的乳房变化。
世界各地的卫生组织支持 Mammogram 筛查以实现早期癌症检测,并且它已经证明了其价值,可将死亡率降低 20-40%。
虽然这是一个用于早期检测的最佳工具,但有很多亟待改进的地方:假阳性、假阴性、图像解读中的人为差异以及缺乏专业放射科医生……
而 Mirai 作为一个深度学习系统,可以借助人工智能的力量来预测乳腺癌的形成,它包括三项关键创新:
时间点联合建模
非图像风险因素的选择性使用
确保跨临床环境中性能一致性
这使得 Mirai 能够提供准确的风险评估,并适应不同的临床环境。
Mirai 不仅可预测患者在未来不同时间点的风险,还可纳入年龄和家族史等临床风险因素(如果有的话)。
此外,它还能在微小的临床差异(如不同的乳腺 X 射线照相设备)情况下保持稳定的预测结果。
该模型很有前途的一点在于,它能够适用于不同人种。
Mirai 对白人和黑人女性的准确率相当,鉴于黑人女性的乳腺癌死亡率比白人妇女高出 43%,这是一项重大进步。
大规模验证
为了将基于图像的风险模型整合到临床护理中,研究人员需要对算法进行改进,并在多家医院进行大规模验证。
研究小组利用麻省总医院(MGH)的 20 万多份检查结果对 Mirai 进行了训练,并利用麻省总医院、瑞典卡罗林斯卡研究所和台湾长庚纪念医院的数据对其进行了验证。
现在安装在 MGH 的 Mirai 在预测癌症风险和识别高危人群方面的准确性明显高于以前的方法。
它的表现优于 Tyrer-Cuzick 模型,识别出的未来癌症诊断数量几乎是 Tyrer-Cuzick 模型的两倍。
而且,在不同种族、年龄组、乳房密度类别和癌症亚型中,Mirai 都能保持准确性。
CSAIL 博士生、论文的第一作者 Adam Yala 说,「改进后的乳腺癌风险模型能够实现有针对性的筛查策略,与现有指南提供的方法相比,可以更早发现乳腺癌并减少筛查伤害。」
该团队正与来自全球不同机构的临床医生合作,在不同人群中进一步验证该模型,并研究其临床实施情况。
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目前,研究人员正在改进 Mirai,利用患者的完整影像病史,并结合断层合成等先进筛查技术。
这些改进措施可以完善风险筛查指南,为高风险人群提供更敏感的筛查,同时减少其他不必要的程序。
将 AI 应用于乳腺癌检测的更多研究
不止 Mirai,Science 还推荐了有关 AI 检测乳腺癌的更多研究。
为了提高乳腺癌的生存率,研究人员设计了一种可穿戴超声波设备,可以让患者在早期阶段检测到肿瘤,这项研究同样来自 MIT。
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麻省理工学院工程学院院长 Anantha Chandrakasan、电子工程和计算机科学教授 Vannevar Bush,以及一位该研究作者说道:
「这项工作将利用材料、低功耗电路、人工智能算法和生物医学系统方面的进步,极大地推动超声波研究和医疗设备设计。」
「并且为乳腺癌的检测和早期诊断提供了一项基本能力,而这是取得积极疗效的关键。」
除此之外,此前《纽约时报》有过一则「AI 检测出了医生遗漏的乳腺癌」的相关报道。
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报道称,匈牙利已成为人工智能软件发现癌症的主要试验场,医生们正在争论这项技术是否会取代他们的医疗工作。
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2016 年,世界领先的人工智能研究人员之一 Geoffrey Hinton 认为,该技术将在五年内超越放射科医生的技能。
「我认为,如果你是一名放射科医生,你就像动画片里的 Wile E. Coyote」,他在 2017 年对《纽约客》说。
「你已经在悬崖边上了,但你还没有往下看,下面是看不到地面的深渊。」
Hinton 所言非虚,在 Science 发布的推特中,就有一篇研究发现,使用人工智能的医生比不使用人工智能的医生更容易发现乳腺癌。
这项研究表明,人工智能还能自动处理一半以上的扫描,大大减轻放射科医生的工作量。
将研究推向市场
Science 在 X 上还特别提到了一个人 ——Dr. Connie Lehman。
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Connie Lehman 是哈佛医学院放射学教授兼马萨诸塞州总医院放射专家,也是本文开头具有奠基性作用的论文的合著者。
她早在 1998 年开始从事计算机辅助设计 (CAD) 工作时,就对其改善乳腺癌检测的潜力感到兴奋。
她坚信 CAD 技术将帮助放射科医生发现更多癌症、实现早期诊断,并有可能产生更高的治愈率。
但故事并没有像她想象的那样结束。
「虽然实验室的研究发现 CAD 可以发挥作用,但它并没有在临床上产生我们所希望的影响。」
Lehman 回忆道,「但我谨慎乐观地认为,新的人工智能模型将更成功地利用计算机的力量来增强成像的影响。」
如今的 Lehman 正在将 Mirai 背后的技术推向市场,创办了 Clairity。
Clairity 致力于利用人工智能的进步让医学图像释放出新的见解,准确地识别出那些患癌症风险最高的人。
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值得一提的是,Dr.Lehman 对自己的研究成果相当低调,这个消息还是 Lehman 的儿子透露给 Science 的。
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后来又获得了 Science 的转发。
并写下了「AI CAN BE GOOD!」这样令人充满期冀的文字。
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参考资料:
https://news.mit.edu/2021/robust-artificial-intelligence-tools-predict-future-cancer-0128
https://www.cnn.com/videos/health/2023/03/07/artificial-intelligence-breast-cancer-detection-mammogram-cnntm-vpx.cnn
https://news.mit.edu/2023/wearable-ultrasound-scanner-breast-cancer-0728
本文来自微信公众号:微信公众号(ID:null),作者:新智元
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