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MIT研发人工智能,恶性乳腺病变判断准确度高达97%

2018-07-09 来源:盛诺一家  标签: 掌上医生 喝茶减肥 一天瘦一斤 安全减肥 cps联盟 美容护肤
摘要:测试包括335个病变。研究表明,机器从38个已发展为癌症的病变中准确地鉴别出37个(97%)。这个模型还可帮助女性避免三分之一不必要的手术,这些病例如果进行随访,本应该是良性的。

在研究中,人工智能技术预测了97%的恶性肿瘤。

新的研究发现,带有人工智能的机器有可能会在某一天帮助医生更好地识别可能会发生癌变的高风险乳腺病变。

高风险乳腺病变是在乳腺活检中发现的异常细胞。这些病变对医生和患者都是挑战。这种病变中的细胞不正常,但也不是癌细胞。并且尽管它们可能会发展成癌症,但是很多又不会。因此,哪些是需要被清除的呢?

研究的作者ManishaBahl医生说:“关于是否进行手术的决定是具有挑战性的,而目前的趋势是采取侵袭性手段治疗这些病变(并将其清除)。”

“我们认为肯定还有更好的方法去给这些病变做风险分级。”麻省总医院的乳腺成像专科进修培训项目主任Bahl补充道。

研究人员与麻省理工学院的计算机科学家紧密合作,开发了一种“机器学习”的模型,区分哪些是需要通过手术清除的高风险病变,哪些是仅需要随访观察的高风险病变。

机器学习是人工智能的一种。这个计算机模型在以前的经验之上自动学习和改善,研究人员解释说。

研究人员给机器提供了很多有关既定风险因素的信息,比如病变的类型和患者年龄,还给机器提供了从活检报告中提炼的真实文本。总的来说,在这个模型中包含了20,000个数据元素,研究人员说。

机器学习模型的测试包括来自1000多位存在高风险病变的女性的信息。大约有96%的女性通过手术清除了病变。约4%的女性没有清除,而是进行了2年的影像检查随访。

三分之二的案例用来给模型培训,剩下的三分之一用来测试。

测试包括335个病变。研究表明,机器从38个已发展为癌症的病变中准确地鉴别出37个(97%)。这个模型还可帮助女性避免三分之一不必要的手术,这些病例如果进行随访,本应该是良性的。

Bahl说研究人员希望将乳腺X线影像图和病理切片融入进机器学习模型中,目的是最终将其纳入临床实践中。

“机器学习是我们可以用来改善患者护理的工具,无论这意味着减少不必要的手术或者是能够给患者提供更多的信息,以便她们能做出更加明智的决定。”Bahl说。

BonnieLitvack博士是北韦斯切斯特医院女性影像中心的医学主任。他说道,“女性应该知道,有一种新型的机器学习能够帮助我们识别出癌变风险很低的高风险病变。并且,当她们面对是否要进行手术去切除这些高风险病变的决定时,我们可能将会为她们提供更多的信息。”Litvack博士没有参与到这个研究中。

“人工智能是一个令人激动的领域,它将帮助我们为女性提供更多的数据,帮助共享决策。”Litvack博士补充道。

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