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科學(xué)家通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法檢測(cè)黑色素瘤

如意 ? 來(lái)源:cnBeta.COM ? 作者:cnBeta.COM ? 2021-02-19 11:32 ? 次閱讀

據(jù)外媒報(bào)道,人工智能開(kāi)始與智能手機(jī)技術(shù)結(jié)合,其方式可能會(huì)對(duì)我們監(jiān)測(cè)健康的方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,從跟蹤糖尿病患者的血容量變化到通過(guò)拍攝眼睛來(lái)檢測(cè)腦震蕩等。利用該技術(shù)在早期階段發(fā)現(xiàn)黑色素瘤是另一種令人興奮的可能性,哈佛大學(xué)和麻省理工學(xué)院的科學(xué)家開(kāi)發(fā)的一種新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)有望達(dá)到新的水平,通過(guò)使用皮膚科醫(yī)生常用的方法,即所謂的“丑小鴨”標(biāo)準(zhǔn)。

利用智能手機(jī)來(lái)檢測(cè)皮膚癌是科學(xué)家們十多年來(lái)一直在探索的想法。早在2011年,科學(xué)家就研究了一款iPhone應(yīng)用,該應(yīng)用利用設(shè)備的攝像頭和基于圖像的模式識(shí)別軟件來(lái)提供異常痣和雀斑的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。2017年,研究人員提出了另一個(gè)令人興奮的例子,其中一個(gè)人工智能能夠使用深度學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)潛在的皮膚癌,其準(zhǔn)確度與訓(xùn)練有素的皮膚科醫(yī)生相當(dāng)。

麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)的新系統(tǒng)再次利用深度學(xué)習(xí)算法來(lái)瞄準(zhǔn)皮膚癌,但有一些關(guān)鍵的區(qū)別。到目前為止,為自動(dòng)檢測(cè)皮膚癌而構(gòu)建的算法已經(jīng)被訓(xùn)練成分析單個(gè)皮膚病變的奇特特征,這些特征可能是黑色素瘤的指標(biāo),這與皮膚科醫(yī)生的操作方式有些不同。

為了更好地評(píng)估哪些痣可能是癌癥,該團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)而采用了“丑小鴨”標(biāo)準(zhǔn),該標(biāo)準(zhǔn)基于這樣一個(gè)概念,即個(gè)人身上的大多數(shù)痣會(huì)看起來(lái)很相似,而那些不相似的痣,即所謂的“丑小鴨”,被認(rèn)為是黑色素瘤的警告信號(hào)。研究人員表示,他們的系統(tǒng)是第一個(gè)復(fù)制這一過(guò)程的系統(tǒng),他們首先建立了一個(gè)包含33000多張廣角圖像的數(shù)據(jù)庫(kù),這些圖像不僅包含患者的皮膚,還包含其他物體和背景。

在這些圖像中,既有可疑的病變,也有非可疑的病變,這些病變由三位訓(xùn)練有素的皮膚科醫(yī)生進(jìn)行標(biāo)注。深度學(xué)習(xí)算法在這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了訓(xùn)練,經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的完善和測(cè)試,能夠區(qū)分出危險(xiǎn)的病變和良性的病變,不過(guò)這還是基于它對(duì)各個(gè)物體的評(píng)估。

該團(tuán)隊(duì)將“丑小鴨”方法帶入其中,通過(guò)構(gòu)建給定圖像中所有病灶的3D地圖--例如分布在患者背部的病灶--并對(duì)每個(gè)病灶上的特征有多奇特進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)比較其中一些特征與圖像中其他病灶上的特征的不尋常程度,系統(tǒng)能夠分配數(shù)值并確定哪些特征是危險(xiǎn)的。

這被描述為“丑小鴨”標(biāo)準(zhǔn)的第一個(gè)可量化的定義,該技術(shù)被投入測(cè)試,使用135張寬視野照片識(shí)別68名不同患者的可疑病變。個(gè)別病變根據(jù)其特征的關(guān)注程度被賦予了奇異性得分,評(píng)估結(jié)果與三位訓(xùn)練有素的皮膚科醫(yī)生的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行了比較。該算法在88%的時(shí)間里同意皮膚科醫(yī)生的共識(shí),在86%的時(shí)間里同意皮膚科醫(yī)生個(gè)人的共識(shí)。

“人工智能和人類臨床醫(yī)生之間的這種高度共識(shí)是該領(lǐng)域的重要進(jìn)展,因?yàn)槠つw科醫(yī)生之間的共識(shí)通常非常高,約為90%,”研究共同作者Jim Collins說(shuō)?!皬谋举|(zhì)上講,我們已經(jīng)能夠從任何人都可以用智能手機(jī)拍攝的圖像中達(dá)到皮膚科醫(yī)生級(jí)別的診斷潛在皮膚癌病變的準(zhǔn)確性,這為更早地發(fā)現(xiàn)和治療黑色素瘤開(kāi)辟了巨大的潛力?!?/p>

該團(tuán)隊(duì)已將該算法開(kāi)源,并將繼續(xù)開(kāi)發(fā)該算法,希望能進(jìn)一步開(kāi)展臨床試驗(yàn)。他們將重點(diǎn)關(guān)注的一個(gè)領(lǐng)域是使該算法能夠在人類皮膚色調(diào)的整個(gè)范圍內(nèi)工作,以確保它是一個(gè)普遍適用的臨床工具。

該研究發(fā)表在《科學(xué)轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)》雜志上。
責(zé)編AJX

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