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ICR与爱丁堡大学用机器学习提升乳癌检测准确度

AI不论是在治疗还是新药研发,都可望为癌症病患带来更有效的医疗选择。法新社

科学界近年来在应对癌症上有开创性的发现,而人工智能(AI)和机器学习(ML)等新兴技术又把这些研究结果往前拉了一大步。

据Analytics India Magazine报导,AI除了在各领域取得进步,也已开始涉足医疗保健领域,特别是肿瘤医学。癌症治疗期间所产生、获得的大量数据是很重要的关键,在AI帮助下,挖掘这些数据可以找出新对策来改善诊断过程,并开发有效的疗法。

癌症检测

癌症与其它疾病主要由于检测方面的差距,各阶段都需要进行处理。机器学习正好可以在此派上用场,该技术能够帮助检测癌症前期的组织病变,进而提高癌症筛检准确度,以便及早发现、治疗。

放射科医师可使用以AI为基础的工具进行视觉分析影像,找到恶性疑似病变。如此不仅能够节省放射科医师的诊断时间,还能发现细小的漏网之鱼。

DeepMind与Google Health合作开发新的AI系统,有助于在初期准确诊断出乳癌。尽管乳房摄影(Mammography)是乳癌目前最佳筛检方法,能及早发现并显著改善患者的预后(Prognosis),却并非完全不会出错。

为了补足技术上的差距,DeepMind和Google Health研究团队采样美国和英国女性患者的乳房X光片,设计出一种算法。在后续测试中,团队发现AI系统降低了错误发生频率,而且比真人放射科医师表现更好。

在另一项乳房X光片实验,研究人员仅使用英国患者的样本来训练算法,然后在美国患者身上评估其表现。有趣的是,该AI系统仍然胜过放射科医师。

印度OncoStem、Niramai和AINDRA等新创业者也在从事癌症前期检测相关研究,致力于透过创新方法及早发现癌症。

预测癌症生长

AI除了用来检测,还可以预测癌症如何演变,可望帮助医生替患者规划有效的疗法,并确定未来疗程。在癌症可能产生抗药性之前就介入治疗非常关键,可进而打败癌症替患者提高存活机率。

由伦敦癌症研究所(ICR)和爱丁堡大学(The University of Edinburgh)领导的研究团队开发出一种技术,可透过辨识癌组织的DNA突变模式,预测未来的遗传变化。

团队还发现一些肿瘤突变的重复序列与幸存结果之间的联系,得出新的方法。透过患有相似病症的患者,找出重复的模式,并连结现有的肿瘤医学知识,科学家能够预测肿瘤潜在的发展轨迹。

治疗方法更有效

AI对治疗癌症产生深远影响,尤其是精准医学领域。精准医学或个体医学让医生有办法根据患者当前健康状况及疾病史的数据,从众多选项中选出对患者最有益的方法。

这在设计新药也有应用案例,如Pfizer已与IBM Watson合作,提供癌症患者有洞见的治疗选择。该研究运用Watson系统的认知功能,为患者带来新的肿瘤免疫疗法(Immuno-Oncology)。

与此同时,英国Exscientia通过探索AI的不同面向,成为领先全球的药物发现业者。Exscientia是全世界第一家超越传统药物设计方法并实现自动化的公司,紧随在后,总部位于印度邦加罗尔的Zumutor Biologics也开发了新型癌症疗法,企图击败疾病的核心。

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