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科学家正在使用AI来改善乳腺癌筛查

主要图像courtesy of Sergey Tarasov / Adobe Stock, Jo Panuwat D / Adobe Stock。

对于麻省理工学院的计算机科学家亚当·亚拉来说,改善乳腺癌筛查有其个人动机。

亚拉的学术导师Regina Barzilay在2014年患有乳腺癌。经验瞥见了医疗保健系统的主观方面,并进行了多少工作以改善乳腺癌筛查。对于许多患者来说,他们获得有效的癌症筛查能力的能力因他们生活的位置以及他们的医生是谁而有效的。

Yala想让世界各地的病人都能标准化这种体验。他把他的计算机科学训练很好地利用起来,并与来自麻省理工学院和麻省总医院(MGH)的Barzilay和他们的团队一起,创造了一种深度学习算法,旨在预测患者是否会在未来五年内患上乳腺癌。

传统的预测模型有缺陷

在女性中发现乳腺癌的早期迹象可以提高生存的几率,但决定筛查对象的方法尚不明确。传统的预测模型,基于广泛的人口统计学因素,准确地将患者置于最高风险类别18%的成功率;麻省理工学院/MGH团队在这方面做了很大的改进,预测31%的病例的风险准确。

为什么准确性差异?

传统风险模型基于表面级信息,如年龄和家族史。虽然这些模型肯定比没有什么,但他们在大多数情况下都错过了非常重要的信息。

当前的筛选指南简单地表明了根据患者年龄的更多常规考试。医生通常建议在40或50岁时推荐两年乳房X线照片,因为乳腺癌风险随着年龄的增长而增加。亚拉说,这是用过于宽阔的刷子绘画。

“年龄到底是什么?”也拉说。“这只是一个较弱的风险指标。”目前模型中的其他弱风险指标包括乳腺密度、家族史和患者的激素。

由于大数据和机器学习,麻省理工学院的模型能够发现人眼能够在人眼之前发现那些极早的癌症迹象。

麻省理工学院的机器学习模型能够浏览这些弱预测因子,因为它是基于实际患者的乳房X线照片,识别人类看不见的模式。

“鉴于大量数据,人类忽视了一些微妙的信号,”哈佛医学院的生物医学信息学讲师Kun-Hsing Yu说。“并给一台机器很多数据,我们可以梳理那些隐藏的关联。”

由于大数据和机器学习,麻省理工学院的模型能够发现人眼能够在人眼之前发现那些极早的癌症迹象。该模型使用了60,000个乳房图 - 来自其结果,癌症与否的患者已经知道 - 在正确预测的图像中挑选出小趋势,如果患者会得到乳腺癌。

当在MGH对黑人和白人患者进行测试时,结果对两组都很有希望,可以提前5年发现女性乳腺癌的早期迹象,这是人类无法看到的。

这不仅可以导致更准确的筛查,使患者通过帮助医生对具有最高风险的人进行目标筛查,更准确地读取他们的个别乳房X线照片的读数。

改善世界各地的乳腺癌筛查

下一步是在其他患者群体上改进和验证该模型。Yala说,目前的模型迭代比以前准确得多,但它需要对每个人都很好。并不能保证该模型能够准确地预测不同种族或世界其他地区的结果。

“癌症是一个全球问题,”亚拉说。“我们想在全球范围内以规模执行此操作。”麻省理工学院的团队正在努力为每个种族和种族做出准确的模型。

该模型已经在瑞典一家医院的患者数据中取得了良好的效果,目前正在计划用世界其他医院的数据进行测试。但是医疗数据是敏感的,确保负责任地使用数据是至关重要的——当跨不同医疗保健提供者、系统和国家工作时,这一挑战变得更加困难。

“癌症是一个全球性问题……我们想在全球范围内大规模地做这件事。”

亚当亚拉麻省理工学院计算机科学家

然而,Barzilay说,有了大量人类验证的临床数据,机器学习改变医学未来的潜力很大。“如果你仔细想想,医学的整个使命就是预测。”

Barzilay说:“我非常感激自己有机会从事这个领域的工作,并努力做出改变。”“我认为,我们所有人在经历一些不愉快的经历时,都想从中汲取一些东西,帮助他人。”

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