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      AI方法在識別宮頸癌前病變方面優(yōu)于人類專家
      
			
      
				2019-01-12 15:20:21
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      由美國國立衛(wèi)生研究院和Global Good的研究人員領(lǐng)導(dǎo)的研究小組開發(fā)了一種計(jì)算機(jī)算法，可以分析女性子宮頸的數(shù)字圖像，并準(zhǔn)確識別需要醫(yī)療護(hù)理的癌前病變。這種稱為自動視覺評估的人工智能(AI)方法有可能徹底改變宮頸癌篩查，特別是在資源匱乏的環(huán)境中。
      

      AI方法在識別宮頸癌前病變方面優(yōu)于人類專家
      

      為了開發(fā)該方法，研究人員使用綜合數(shù)據(jù)集來“訓(xùn)練”深度或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以識別復(fù)雜視覺輸入中的模式，例如醫(yī)學(xué)圖像。該方法由國家癌癥研究所(NCI)的研究人員和Intellectual Ventures項(xiàng)目Global Good共同創(chuàng)建，研究結(jié)果由國家醫(yī)學(xué)圖書館(NLM)的專家獨(dú)立確認(rèn)。結(jié)果發(fā)表在2019年1月10日的國家癌癥研究所雜志上.NCI和NLM是NIH的一部分。
      

      “我們的研究結(jié)果顯示，深度學(xué)習(xí)算法可以使用在常規(guī)宮頸癌篩查期間收集的圖像來識別癌前病變，如果不及時(shí)治療，可能會發(fā)展為癌癥，”NCI癌癥流行病學(xué)和遺傳學(xué)部門醫(yī)學(xué)博士，公共衛(wèi)生碩士Mark Schiffman說。 ，該研究的高級作者。“事實(shí)上，圖像的計(jì)算機(jī)分析在識別癌前病變方面比在顯微鏡下觀察巴氏試驗(yàn)的人類專家評估者(細(xì)胞學(xué))更好。”
      

      新方法有可能在資源匱乏的環(huán)境中具有特殊價(jià)值。此類環(huán)境中的衛(wèi)生保健工作者目前使用稱為醋酸視覺檢查(VIA)的篩查方法。在這種方法中，衛(wèi)生工作者將稀醋酸應(yīng)用于子宮頸并用肉眼檢查子宮頸，尋找“乙酰美白”，這表明可能的疾病。由于其便利性和低成本，VIA被廣泛用于沒有更先進(jìn)的篩選方法的地方。但是，眾所周知，這是不準(zhǔn)確的，需要改進(jìn)。
      

      自動視覺評估同樣易于執(zhí)行。衛(wèi)生工作者可以在一次訪問期間使用手機(jī)或類似的相機(jī)設(shè)備進(jìn)行子宮頸篩查和治療。此外，這種方法可以通過最少的培訓(xùn)進(jìn)行，使其成為醫(yī)療保健資源有限的國家的理想選擇，其中宮頸癌是婦女生病和死亡的主要原因。
      

      為了創(chuàng)建該算法，該研究團(tuán)隊(duì)使用了20多個(gè)宮頸圖像，這些圖像來自20世紀(jì)90年代在哥斯達(dá)黎加進(jìn)行的宮頸癌篩查研究中收集的NCI檔案。超過9,400名婦女參加了該人口研究，隨訪時(shí)間長達(dá)18年。由于該研究的前瞻性，研究人員獲得了幾乎完整的信息，其中關(guān)于哪些宮頸變化成為癌前病變，哪些沒有。將照片數(shù)字化，然后用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法，以便能夠區(qū)分需要治療的宮頸病癥和不需要治療的病癥。
      

      總體而言，該算法在預(yù)測哥斯達(dá)黎加研究期間診斷的所有病例方面表現(xiàn)優(yōu)于所有標(biāo)準(zhǔn)篩查試驗(yàn)。自動視覺評估比人類專家評審(AUC = 0.69)或常規(guī)細(xì)胞學(xué)(AUC = 0.71)更準(zhǔn)確地鑒定了癌前病變(AUC = 0.91)。AUC為0.5表示測試并不比偶然性好，而AUC為1.0表示在識別疾病時(shí)具有完美準(zhǔn)確性的測試。
      

      “當(dāng)這種算法與HPV疫苗接種的進(jìn)展，新興的HPV檢測技術(shù)以及治療方法的改進(jìn)相結(jié)合時(shí)，可以想象宮頸癌可以得到控制，即使在資源匱乏的情況下也是如此，”Maurizio Vecchione，執(zhí)行副總裁全球好。
      

      研究人員計(jì)劃使用各種相機(jī)和其他成像選項(xiàng)，對世界各地社區(qū)婦女的宮頸癌前病變和正常宮頸組織的代表性圖像樣本進(jìn)一步訓(xùn)練該算法。這一步是必要的，因?yàn)椴煌乩韰^(qū)域的婦女的子宮頸外觀有細(xì)微差別。該項(xiàng)目的最終目標(biāo)是為常見的開放式使用創(chuàng)建最佳算法。
      
			

			
        
      
			
      
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