NHS70周年 人工智能将如何改变肿瘤治疗

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随着科技的进步,医疗保健领域也随着人工智能的应用逐渐迈向了自动化和数据化。病人的简历变成计算机分析后学习的数据。而人工智能强大的深度学习功能使其可以以完全自动化的方法,准确地对癌症患者的未来情况进行预测。研究人员表明这个办法“可以为许多患者的未来情况提供快速且客观的预测”。

位于剑桥的Addenbrooke医院的神经肿瘤学家拉杰·耶拿(Raj Jena)解释了医生如何计划脑部肿瘤患者放射治疗方案。

他说:“ 传统来说,对于脑部出现肿瘤的情况,我们可能需要研究100多张脑部扫描图像,每张图像都智能显示出一小片大脑。 然后,我们必须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:例如,下丘脑,脑垂体,通往大脑视觉中心的通路。

这个肿瘤定位过程可能需要数小时,但只有在定位完成后,计算机才能开始计算如何使放射治疗的射束在击中肿瘤的情况下,又不会清除掉治疗区域附近的健康组织。

在我们确定肿瘤和我们想要保护的健康组织之前,我们无法开始治疗,所以这是个瓶颈。

你做的越快,你就能越快地让病人接受治疗。”然而,人工智能(AI)的出现却可以让这个艰巨的任务在几分钟内便可以完成。

在过去的六个月里,耶拿使用名为InnerEye的微软系统自动标记前列腺癌患者的扫描结果。

在他的部门每年接受治疗的2,500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程序。它根据图像上的前列腺,创建3D模型,并将信息发回。


该软件通过分析以往有经验的医生给患者看病的图像数据,逐渐掌握如何标记出器官和肿瘤。

它已经为前列腺癌治疗节省了很多时间,而脑肿瘤将是下一个AI辅助医生的项目。

自动化流程不仅可以节省时间,更可以提高治疗精确度。

因为InnerEye软件是通过分析最顶尖的医生在看病的图像数据来学习如何像顶尖医生一样标记出器官和肿瘤的。

因此由AI标记的图像的精准度应该每一次都如顶尖医生一样好。所以引入AI辅助医生确诊肿瘤可以得到更快,更精准的治疗结果。


耶拿说: “我们知道定位肿瘤是否精确对治疗质量有很大的影响,成功的治疗与失败的治疗之间的区别就在于我们对肿瘤的治疗效果以及我们对健康组织的清除程度。”

距离Addenbrooke’s一英里左右的微软研究院InnerEye首席研究员安东尼奥·克里米尼西(Antonio Criminisi)解释了自动化处理如何为更智能的放射治疗铺平道路。

他指出:“因为它是如此耗时且昂贵,然而有了AI后,定位肿瘤变得高效又便宜。这可能是人类医疗历史上变革性的进步。

它可以为患者和NHS提供一种更快速,更轻松治疗癌症的新方法。”

计算机工程师经常喜欢说数据是AI的“燃料”,其实事实的确如此。

人工智能通过处理数据而得到的学习能力是十分强大的,因为它们可以高效的我们收集的大量数据中找到意义的模式。

NHS拥有大量关于健康问题的数据,并且这些数据已经成熟,可供人工智能利用。

托尼·杨(Tony Young)是Southend大学医院的泌尿外科医生顾问,也是英国NHS创新的国家临床负责人,他相信AI可以在整个医疗服务中产生巨大的影响。

他指出AI现在已经发展到可以通过痣的照片便诊断出患者患有哪种皮肤癌; 通过扫描视网膜扫描诊断出眼部疾病; 通过超声心动图发现心脏病等等。

并且AI还能预测出医院病房中的哪些患者可能无法生存。

“我认为人工智能将创造一场革命。然而技术不会在一夜之间就改变NHS。与任何其他创新一样,AI系统必须经过测试,验证和批准。”,他说。

伦敦皇家自由医院的麻醉师顾问夏尔玛(Vishal)的公司Life Engine.AI正在研究一种人工智能,它可以检测血液检测结果和其他数据,在患者住院时预测哪些患者最有可能死亡,或者有肾功能衰竭等严重问题。

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发生的细微变化,都可表明患者正在走下坡路。

但是AI并无法告诉医生该如何治疗,而是做一个“警钟”使医生及时的对患者进行干预。

“机器学习可以做的是帮助识别问题并引起医生的注意,”Nangalia说。

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