【治疗癌症的新可能：人工智能两分钟就能准确诊断脑瘤】
据国外媒体报道 ， 对于从手术中提取的组织样本 ， 人类病理学专家通常需要大约30分钟才能从中诊断出脑瘤 。 相比之下 ， 一种新的人工智能系统可以在不到150秒的时间内做到这一点 ， 而且比人类同行更准确 。
在近期发表在《自然-医学》（Nature Medicine）杂志上的一项新研究中 ， 科学家描述了一种新的诊断技术 ， 它结合了先进的光学成像技术和人工智能的力量 。 该系统可以在患者仍在手术台上的情况下 ， 对脑肿瘤进行实时、快速、准确的诊断 。 在测试中 ， 人工智能做出的诊断比人类病理学家做出的诊断稍微准确一些 ， 时间也更短一些 。 令人兴奋的是 ， 这个新系统可以在那些无法找到专业神经学家的地方大显身手 ， 而且还有望帮助诊断其他类型的癌症 。
在癌症手术中 ， 外科医生提取一些有潜在问题的组织用于实验室分析并不罕见 。 这些术中活检有助于更准确的诊断 ， 并帮助医疗团队设计下一步的治疗方案 ， 如安排后续手术切除肿瘤 。 这项新研究称 ， 美国一年大约有110万份大脑样本需要由训练有素的神经病理学家进行活检 ， 这个过程是“时间、资源和劳动密集型的” 。
事实上 ， 这些诊断涉及十几个步骤 ， 包括将组织从手术室运输到实验室 ， 暂时将其放在低温冷冻状态 ， 再对样品进行解冻和脱水 ， 用二甲苯清洁 ， 最后再放在显微镜下分析 。 最重要的是 ， 执行所有这些步骤都需要组织病理学家 ， 而这正是目前所缺乏的 。 研究报告称 ， “鉴于神经病理学研究人员42%的空缺率 ， 预计还会出现进一步的短缺 。 ”
为了简化这一过程 ， 纽约大学的神经学家丹尼尔·奥林杰（Daniel Orringer）和同事开发了一种诊断技术 ， 将一种名为“受激拉曼组织学”（stimulated Raman histology ， 简称SRH）的新型光学成像技术与人工智能深层神经网络结合起来 。 SRH使用散射激光来照射标准成像技术中通常看不到的特征 。 在手术过程中 ， 通过SRH获得的图像由人工智能算法进行评估 ， 所需时间不到150秒 ， 而人类神经病理学家往往需要20至30分钟 。
更为神奇的是 ， 人工智能还能探测到肉眼看不到的活检特征 。 “作为外科医生 ， 我们只能根据所见来采取行动；这项技术让我们能够看到原本看不见的东西 ， 从而提高手术的速度和准确性 ， 降低误诊的风险 ， ”丹尼尔·奥林杰表示 ， “有了这种成像技术 ， 癌症手术比以往任何时候都更安全、更有效 。 ”
为了建立深度神经网络 ， 科学家利用415名患者的250万张图像对系统进行训练 。 在训练结束时 ， 人工智能已经可以将脑组织分为13种常见的脑肿瘤 ， 如恶性胶质瘤、淋巴瘤、转移性肿瘤、弥漫性星形细胞瘤和脑膜瘤 。
随后 ， 研究人员在三家不同的医疗机构对278名脑瘤和癫痫患者进行了临床试验 ， 以测试该系统的有效性 。 由人类专家和人工智能分别对SRH图像进行了评估 。 结果显示 ， 人工智能识别肿瘤的正确率为94.6% ， 而人类神经病理学家的正确率为93.9% 。 有趣的是 ， 人类所犯的错误与人工智能所犯的错误是不同的 ， 这实际上是一个好消息 ， 因为这表明人工智能的错误性质可以在未来得到解释和纠正 ， 从而获得一个更准确的系统 。
SRH将彻底改变神经病理学领域 ， 因为它改善了手术过程中的决策过程 ， 而且在缺少神经病理学家的医院里 ， 它可以提供专家级的评估结果 。 此外 ， 该研究还指出 ， 由于脑瘤的许多组织学特征在其他形式的癌症中也能看到 ， 因此该系统最终可能用于其他领域 ， 包括皮肤科、妇科、乳腺外科和头颈外科手术 。
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