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AI在腫瘤學領域發(fā)揮著最大作用的五個領域

倩倩 ? 來源:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 2020-04-19 09:30 ? 次閱讀
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根據(jù)《今日藥物發(fā)現(xiàn)》上發(fā)表的一篇評論,人工智能及其各種應用正在重新定義科學家進行癌癥研究的方式。

印度孟買Shobhaben Pratapbhai Patel藥房和技術管理學院的作者Vaishali Y. Londhe和Bhavya Bhasin在論文中說,腫瘤及其所需的治療方法本質(zhì)上是復雜的,但人工智能正在改變腫瘤學家的研究方式。癌癥管理。

他們寫道:“癌癥的獨特性使得其進展和早期診斷的繪圖變得困難。” “深度學習已成功應用于以前難以理解的領域,并為癌癥治療設定了新的標準?!?/p>

隆德(Londhe)和巴辛(Bhasin)認為AI在腫瘤學領域發(fā)揮著最大作用的五個領域是:

1.診斷轉移

Londhe和Bhasin說,診斷皮膚癌通常涉及臨床篩查和皮膚鏡分析,然后進行活檢和組織病理學分析,但是AI的最新進展為減少耗時的方法鋪平了道路。Esteva等人進行的2017年研究。并在《自然》雜志上發(fā)表,使用129,450張皮膚癌的臨床圖像來訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)以識別和分類癌癥,而AI最終能夠檢測到惡性腫瘤以及皮膚科醫(yī)生。

俄勒岡州立大學的另一組研究人員使用深度學習從基因表達數(shù)據(jù)中提取信息,從而幫助他們對不同類型的乳腺癌細胞進行分類,從而揭示了用于乳腺癌檢測的新生物標記。

2.分割腫瘤

分析腫瘤體積是診斷后立即在癌癥治療中采取的步驟,但是放射科醫(yī)生使用的傳統(tǒng)方法(即實體腫瘤的反應評估標準或RECIST)進展緩慢,且可降低近50%。

科學家已經(jīng)使用CNN來更精確地分割腦腫瘤,肝腫瘤和視神經(jīng)膠質(zhì)瘤。在肝癌研究中,一個團隊使用CNN對后續(xù)CT中的肝腫瘤進行分割,將基線CT掃描輸入,對CT掃描進行描繪并在CNN中進行后續(xù)掃描以實現(xiàn)自動分割。

Londhe和Bhasin寫道:“與半自動方法相比,CNN的主要優(yōu)勢在于,由于能夠自動識別特征,因此無需手工定制特征?!?/p>

3.應用精確組織學

這組作者說,組織形態(tài)學已經(jīng)被精確的組織學(一種深度學習)“革命”了。多年來,病理學和診斷一直依賴于對H&E染色載玻片的準確解釋(這種解釋可能緩慢且不可靠),而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)則采用了可以加快這一過程的算法。DNN已被用于分析皮膚病變,其準確性與皮膚科醫(yī)生相似,將圖像解構為像素并將其聚集以形成可再現(xiàn)的特征,從而產(chǎn)生某種診斷模式。

Londhe和Bhasin說:“由于高通量全幻燈片掃描技術的發(fā)展,DNN很快將能夠基于H&E幻燈片進行更準確的分析?!?“這還將導致開發(fā)新的生物數(shù)據(jù)庫,這將進一步幫助精準腫瘤學?!?/p>

4.追蹤腫瘤的發(fā)展

深度學習也已應用于跟蹤腫瘤的發(fā)展。德國弗勞恩霍夫醫(yī)學影像計算研究所的研究人員開發(fā)了一種深度學習模型,該模型可以自我更新,并且在讀取更多CT和MRI時會變得更加準確,該軟件還可以輕松進行圖像比較,以跟蹤患者在診所就診之間的腫瘤發(fā)展情況。

Londhe和Bhasin寫道,這種方法對檢測骨骼,肋骨和脊柱的癌癥最有幫助,因為由于時間限制,這些腫瘤經(jīng)常被忽略。

5.評估癌癥的階段

分析患者的癌癥分期對于預后至關重要,但作者說,常規(guī)評估過程“與各種局限性有關”。作為替代方案,研究人員開發(fā)了一種預測模型,該模型使用深度學習來預測接受胃切除術的患者的存活率。

Londhe和Bhasin寫道:“與基于常規(guī)Cox回歸的預測相比,基于深度學習的預后檢測具有更高的預測能力。” “它表明深度學習可以提供更加個性化和精確的基于風險的分層。”

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