肿瘤治疗迎来革命性看诊 人工智能可精确标记前列腺癌扫描结果

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 Emma Chou • 2018-07-10 14:31:06 来源:前瞻网 E627G0

在扫描过程中肿瘤太难被遗漏。高尔夫球的大小,在脑干上十分醒目且呈白色,而脑干是身体和大脑之间来回传递信息的器官的一每段。从要是 要是 方面来说,它是主控制器:从脊髓的上端,脑干传导每一次心跳,每一次吞咽,每一次呼吸。

对于年轻人来说,癌症以你你这一戏剧性的措施曝光。肿瘤生长阻塞了大脑排出的二氧化碳气体气体,引发了严重的癫痫发作。现在医生时要找到最好的治疗措施。

所处剑桥的阿登布鲁克医院的神经肿瘤学家Raj Jena把肿瘤照片读懂来,解释了医生是要怎样为病人进行放射治疗的。对于曾经 的案例,他肯能时要研究超过80张图片,每一张都只显示出大脑的一小每段。为啥让,Jena时要仔细地标出肿瘤的边界和应该放弃放射治疗束的敏感脑区的轮廓:同类,下丘脑,脑垂体,通往大脑视觉中心的通路。你你你这一过程肯能时要数小时。但还都能否了完成后,计算机不用 开使计算要怎样用放射治疗射束击中肿瘤,而不用影响付进 的重要部位。

“在一群人 选取肿瘤的位置,并定义了一群人 你会保护的健康组织要是,一群人 无法开使治疗,” Jena说,“这是瓶颈。你做得好快,你就能好快地让病人接受治疗。”

有了人工智能(AI),艰苦的任务时要在几分钟内完成。在过去的有一个月里,Jena使用名为InnerEye的微软系统,自动标记前列腺癌患者的扫描结果。在他的部门里,每年治疗的2,800名癌症患者中,男性占三分之一。扫描完成后,图像将被匿名化,加密并发送到InnerEye线程运行。它在每个图像上勾勒出前列腺,创建一有有一个3D模型,并将信息发回。对于前列腺癌,整个器官都受到辐射。

图片来源:Linda Nylind/Microsoft Project InnerEye Study

该软件通过对过去病人的一定量图像进行训练,学着了要怎样标记器官和肿瘤,而图像则是由经验丰厚的专家所查看的。它肯能为前列腺癌治疗节省了时间。脑肿瘤是下一有有一个目标。

自动化流程不仅仅时要节省时间。肯能InnerEye训练来源于领先专家标记的图像,要是 要是 它每次都应该和顶级专家一样好。结果是治疗会好快、更准确。 “一群人 知道一群人 对轮廓标记的影响对治疗质量有很大的影响。” Jena说,“好的治疗与差的治疗之间的区别在于,一群人 对肿瘤的治疗效果以及一群人 对除理影响健康组织的程度。”

距离阿登布鲁克一英里左右的微软研究院,InnerEye首席研究员Antonio Criminisi解释了自动化除理要怎样为更智能的放射治疗铺平道路。肯能它是太难 耗时且昂贵,要是 要是 今天的肿瘤图像仅在放射治疗开使要是被标记一次。肯能它快速且便宜,患者时要进行“自适应放射治疗”,其中在每次治疗期间进行扫描、图像标记和光束计划。曾经 ,放射治疗光束在当天被塑造成肿瘤的大小和特性,而全部全是在它第一次成像时。“这肯能是变革性的,”Criminisi说。 “它时要为患者和国家医疗服务体系(NHS)提供你你这一好快速、更轻松治疗癌症的新措施。”

计算机工程师喜欢断言数据是AI的燃料。确实太难 :人工智能的要是 现代措施,有点痛 是机器学习,非常强大,肯能它们时要在一群人 采集的一定量数据中划分有意义的每段。肯能说每当事人在要是 要是生病都能有一线希望,那要是 要是 NHS拥有一定量关于健康大问题的数据,哪些地方地方数据肯能性成熟是什么是什么是什么期是什么的句子是什么,且可供人工智能利用。

Tony Young是绍森德大学医院的泌尿外科医生顾问,也是英国NHS创新中心的国家临床负责人,他相信AI时要在整个医疗服务中产生影响。他指出,要是 公司使用AI时要从痣的照片诊断皮肤癌;视网膜扫描引起的眼部疾病;超声心动图引起的心脏病。当事人正在利用AI来标记时要紧急护理的中风患者,并预测医院病房中的哪些地方患者肯能无法生存。“我认为这将引发一场革命。”你爱不爱我。

技术不用在一夜之间改变NHS。与任何要是 创新一样,AI系统时要经过测试、验证和批准。学习的系统通常时要仔细解释。患者的血液检查肯能会发现危及生命的癌症的确切迹象,但肯能癌症时要得到很好的治疗,AI肯能会将患者评为低风险。

在要是 请况下,哪些地方地方创新既能省钱又能拯救生命,这或许有有助于于推动人工智能系统的发展。肯能病人的测试强度好快,测试的强度更高,诊断结果也更好快,整个系统就会变得更有强度。NHS所采用的一项技术叫做心流(HeartFlow)。它从斯坦福大学剥离出来,利用CT扫描,对疑似患有冠心病的病人进行常规检查。心流使用人工智能来创建一有有一个个性化的心脏3D模型,以及围绕它的血液流动。从你你你这一点上,医生时要看得人特定的阻塞是要怎样破坏单个血管的血液流动,并更好地决定否有时要治疗。在测试中,超过一半的患者进行了心流分析,除理了有创血管造影,这是你你这一常见但代价高昂的手术,可染液喷入心脏,使成本降低了四分之一。“一群人 问一群人 ,在国民健康保险制度中,为啥能负担得起哪些地方地方技术呢?我的回答是,一群人 承担不起。” Young说。

对伦敦皇家自由医院的麻醉师顾问Vishal Nangalia来说,现在还所处早期阶段,但他的公司Life Engine.AI正在研究你你这一人工智能,它时要检测血液检测结果和要是 数据,以预测哪些地方患者最有肯能死亡,肯能在入院时突然冒出肾功能衰竭等严重大问题。该项目对来自20家医院的近10亿份血液检测结果进行了培训,发现红细胞和白细胞以及钠和钾等电解质所处细微变化,这表明患者身体请况正在走下坡路。它并太难 告诉医生该做哪些地方,要是 要是 帮助一群人 更早地进行干预,通过对哪些地方地方肯能从测试、扫描或专家的评论中获益的病人进行检查。 “机器学习时要做的是帮助识别大问题并引起医生的注意。”Nangalia说。

AI会取代医生,还是会削弱一群人 的角色?回到阿登布鲁克,Jena摇了摇头。 “我宁愿花时间思考要怎样优化患者的治疗而全部全是点击鼠标。”你爱不爱我,“对于要是 肿瘤学家来说,一群人 是不分周末和晚上的。有了AI,一群人 就时要自由地完成由一群人 真正专业知识能做的事情。”

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