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MIT研發(fā)人工智能,惡性乳腺病變判斷準(zhǔn)確度高達(dá)97%

摘要:測試包括335個病變。研究表明,機(jī)器從38個已發(fā)展為癌癥的病變中準(zhǔn)確地鑒別出37個(97%)。這個模型還可幫助女性避免三分之一不必要的手術(shù),這些病例如果進(jìn)行隨訪,本應(yīng)該是良性的。

在研究中,人工智能技術(shù)預(yù)測了97%的惡性腫瘤。

新的研究發(fā)現(xiàn),帶有人工智能的機(jī)器有可能會在某一天幫助醫(yī)生更好地識別可能會發(fā)生癌變的高風(fēng)險(xiǎn)乳腺病變。

高風(fēng)險(xiǎn)乳腺病變是在乳腺活檢中發(fā)現(xiàn)的異常細(xì)胞。這些病變對醫(yī)生和患者都是挑戰(zhàn)。這種病變中的細(xì)胞不正常,但也不是癌細(xì)胞。并且盡管它們可能會發(fā)展成癌癥,但是很多又不會。因此,哪些是需要被清除的呢?

研究的作者M(jìn)anishaBahl醫(yī)生說:“關(guān)于是否進(jìn)行手術(shù)的決定是具有挑戰(zhàn)性的,而目前的趨勢是采取侵襲性手段治療這些病變(并將其清除)。”

“我們認(rèn)為肯定還有更好的方法去給這些病變做風(fēng)險(xiǎn)分級。”麻省總醫(yī)院的乳腺成像專科進(jìn)修培訓(xùn)項(xiàng)目主任Bahl補(bǔ)充道。

研究人員與麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)家緊密合作,開發(fā)了一種“機(jī)器學(xué)習(xí)”的模型,區(qū)分哪些是需要通過手術(shù)清除的高風(fēng)險(xiǎn)病變,哪些是僅需要隨訪觀察的高風(fēng)險(xiǎn)病變。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種。這個計(jì)算機(jī)模型在以前的經(jīng)驗(yàn)之上自動學(xué)習(xí)和改善,研究人員解釋說。

研究人員給機(jī)器提供了很多有關(guān)既定風(fēng)險(xiǎn)因素的信息,比如病變的類型和患者年齡,還給機(jī)器提供了從活檢報(bào)告中提煉的真實(shí)文本??偟膩碚f,在這個模型中包含了20,000個數(shù)據(jù)元素,研究人員說。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型的測試包括來自1000多位存在高風(fēng)險(xiǎn)病變的女性的信息。大約有96%的女性通過手術(shù)清除了病變。約4%的女性沒有清除,而是進(jìn)行了2年的影像檢查隨訪。

三分之二的案例用來給模型培訓(xùn),剩下的三分之一用來測試。

測試包括335個病變。研究表明,機(jī)器從38個已發(fā)展為癌癥的病變中準(zhǔn)確地鑒別出37個(97%)。這個模型還可幫助女性避免三分之一不必要的手術(shù),這些病例如果進(jìn)行隨訪,本應(yīng)該是良性的。

Bahl說研究人員希望將乳腺X線影像圖和病理切片融入進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型中,目的是最終將其納入臨床實(shí)踐中。

“機(jī)器學(xué)習(xí)是我們可以用來改善患者護(hù)理的工具,無論這意味著減少不必要的手術(shù)或者是能夠給患者提供更多的信息,以便她們能做出更加明智的決定。”Bahl說。

BonnieLitvack博士是北韋斯切斯特醫(yī)院女性影像中心的醫(yī)學(xué)主任。他說道,“女性應(yīng)該知道,有一種新型的機(jī)器學(xué)習(xí)能夠幫助我們識別出癌變風(fēng)險(xiǎn)很低的高風(fēng)險(xiǎn)病變。并且,當(dāng)她們面對是否要進(jìn)行手術(shù)去切除這些高風(fēng)險(xiǎn)病變的決定時,我們可能將會為她們提供更多的信息。”Litvack博士沒有參與到這個研究中。

“人工智能是一個令人激動的領(lǐng)域,它將幫助我們?yōu)榕蕴峁└嗟臄?shù)據(jù),幫助共享決策。”Litvack博士補(bǔ)充道。

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