AI算法在發(fā)現(xiàn)子宮頸癌方面勝過(guò)醫(yī)生

在一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法比人類(lèi)醫(yī)生更準(zhǔn)確地識(shí)別出這種疾病之后，AI可能更適合發(fā)現(xiàn)宮頸癌和癌前病變。

“結(jié)果支持考慮對(duì)當(dāng)代數(shù)碼相機(jī)的宮頸圖像進(jìn)行自動(dòng)視覺(jué)評(píng)估。如果取得了成功，這可能可以傳播有效的即時(shí)護(hù)理子宮頸篩查。” Intelligent Ventures的項(xiàng)目科學(xué)家，該研究的主要作者胡立明博士。在“癌癥研究所雜志”發(fā)表的一項(xiàng)研究中寫(xiě)道。該研究由癌癥研究所(NCI)，國(guó)立衛(wèi)生研究院，醫(yī)學(xué)圖書(shū)館內(nèi)壁研究計(jì)劃和全球善基金資助。

對(duì)于這項(xiàng)研究，研究人員使用1990年代哥斯達(dá)黎加宮頸癌篩查研究的9,400多名婦女提供的60,000張圖像的數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建，訓(xùn)練和驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)算法。

該研究表明，該算法以比人類(lèi)專(zhuān)家更高的準(zhǔn)確性來(lái)識(shí)別癌癥前期和癌癥病例。該算法在曲線(xiàn)下的面積為0.91，而對(duì)宮頸照片的專(zhuān)家解釋在識(shí)別宮頸癌和癌前病變時(shí)的AUC為0.69，而傳統(tǒng)的宮頸涂片檢查的AUC為0.71。

“我們的研究結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)算法可以利用在常規(guī)宮頸癌篩查期間收集的圖像來(lái)識(shí)別癌前變化，如果不及時(shí)治療，這些變化可能會(huì)發(fā)展成癌癥，” NCI癌癥分部資深研究作者兼高級(jí)研究員醫(yī)學(xué)博士Mark Schiffman流行病學(xué)和遺傳學(xué)在一份聲明中說(shuō)。“實(shí)際上，對(duì)圖像的計(jì)算機(jī)分析比在顯微鏡下(細(xì)胞學(xué))的宮頸涂片檢查的人類(lèi)專(zhuān)家審查者更好地識(shí)別了癌前病變。”

該研究的有希望的結(jié)果可能會(huì)導(dǎo)致在資源貧乏地區(qū)早期發(fā)現(xiàn)子宮頸癌和癌前體征的更可靠方法。在那些地區(qū)，用乙酸(VIA)進(jìn)行目視檢查是醫(yī)護(hù)人員篩查疾病的當(dāng)前方法。該方法簡(jiǎn)單且便宜，并且已被證明可以在早期治愈某些浸潤(rùn)性癌，但該方法并不十分可靠。

作者寫(xiě)道：“但是，篩查的主要目標(biāo)是通過(guò)檢測(cè)和治療前癌來(lái)預(yù)防癌癥，而VIA不能準(zhǔn)確區(qū)分前癌與更常見(jiàn)的輕微異常，從而導(dǎo)致過(guò)度治療和治療不足。”“越來(lái)越多的人意識(shí)到，即使是衛(wèi)生工作者，甚至是經(jīng)驗(yàn)豐富的護(hù)士和醫(yī)生使用陰道鏡(參考標(biāo)準(zhǔn)視覺(jué)工具)對(duì)癌前病變的視覺(jué)識(shí)別也常常是不可靠和不準(zhǔn)確的。”

研究人員計(jì)劃在更多類(lèi)型的圖像上進(jìn)一步訓(xùn)練該算法，以期創(chuàng)建“通用，開(kāi)放使用的最佳算法”。

“將這種算法與HPV疫苗接種的進(jìn)步，新興的HPV檢測(cè)技術(shù)以及治療方法的改進(jìn)相結(jié)合，可以想象，即使在資源匱乏的情況下，宮頸癌也可以得到控制，”全球執(zhí)行副總裁Maurizio Vecchione好，在一份聲明中說(shuō)。