开发AI医疗「鹰眼」!Google投资关键应用,提早一年发现癌症病变

Google投资AI医疗检测,希望透过AI模型的协助,让更多疾病能在更早期被发现。 多数确定肺癌罹癌患者,一年前的断层扫描中,AI检测已经可以发现肺部出现异常徵兆,但是若由人类判断,6位放射科医生里面,有5个无法用肉眼看出其中的异状,而提早一年对疾病治疗具有关键性的影响。 在2018年举办的GoogleAIImpactChallenge竞赛中,选出了20位得奖

开发AI医疗「鹰眼」!Google投资关键应用,提早一年发现癌症病变

Google投资AI医疗检测,希望透过AI模型的协助,让更多疾病能在更早期被发现。

 

多数确定肺癌罹癌患者,一年前的断层扫描中,AI检测已经可以发现肺部出现异常徵兆,但是若由人类判断,6位放射科医生里面,有5个无法用肉眼看出其中的异状,而提早一年对疾病治疗具有关键性的影响。

 

在2018年举办的Google AI Impact Challenge竞赛中,选出了20位得奖者获得Google的投资。其中,关於医疗的应用是众所期待的项目之一。

 

「医疗领域已具备相当多的数据,并且有许多医师的判断并不够到位,这些医疗领域的特色使得机器学习相当适合被应用在其中,」Google Health产品经理彭浩怡(Lily Peng)这样说。

 

而将人工智能(AI)技术用於医疗项目,目前不仅可以增加糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)的识别准确度,也已经可以用於癌症肿瘤的早期侦测。

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▲彭浩怡说,糖尿病视网膜病变是全球成长最快的失明原因。

 

AI模型快速筛检,让更多糖尿病失明更早被发现

 

糖尿病视网膜病变是全球成长最快的失明原因,而全球有4.15亿名糖尿病患者都面临该风险。预防的关键在於每年一次的定期检查,检查时使用特殊的摄影机拍摄眼底。

 

彭浩怡指出,眼科医师会在视网膜影像中,寻找眼睛微血管爆裂的细微特徵,并将影像由健康「无糖尿病视网膜病变」到最严重的「增殖性糖尿病视网膜病变」分为5级。在分级过程中,有些特徵非常难以用肉眼发现,全球更有许多地区,缺乏足够的眼科医师可完成这项任务。

 

像是在印度,由於眼科医师短缺,再加上其他医疗体系的不足,导致将近45%的患者在还没有接受诊断之前,就已经丧失视力。

 

因此,Google打造了一个机器学习系统,用以检测患者视网膜图像中的糖尿病视网膜病变。 目前已在《美国医学会杂志》发布一篇论文,指出该模型的表现与一般眼科医师相当。在印度与泰国也已经有医生在试用这套系统,作为检测的工具。未来也将持续拓展应用,同时寻求更进一步的硬件解决方案及监管审核。

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▲糖尿病视网膜病变分为5级。

 

AI检测肺癌、乳癌比医生还准,未来还能用在更多癌症侦测

 

另一方面,AI在早期的肺癌与乳癌检测上,也已有展获。

 

以肺癌而言,彭浩怡说,肺癌是全球最常见的死亡原因之一,占每年全球死亡人数的3%,越早发现,存活机率越高,但全球却有将近80%的肺癌并没有在早期被发现。而AI可以帮助早期的胸部电脑断层检查更精准,让医生即早发现肺部的早期病变。

 

彭浩怡提出实际案例,指出一名肺部检测到异常细胞的病患,发现罹癌一年之前的断层扫描中,AI已经可以判断肺部出现异常徵兆,但是在6位放射科医生里面,有5个无法用肉眼看出其中的异状。与放射科医师相比,Google提出的AI模型侦测到的癌症病例增加了5%,且伪阳性的检查结果减少了11%以上。

 

另外,彭浩怡也以乳癌为例指出,医生透过采集乳癌患者淋巴结的组织为样本,以确认癌症是否扩散,并依此决定患者的治疗方式。而病变处往往非常小,因此要透过显微镜在其中要找到病变细胞相当困难。透过AI模型,可以找出95%以上的癌症病变,比病理学家普遍能检测到的73%要高上许多。在未来,类似的AI模型也可以推广到更多癌症的侦测之中。

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