近日，倫敦帝國理工學(xué)院和墨爾本大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一套人工智能系統Texlab，該系統能夠對卵巢癌進(jìn)行預后（預測疾病可能病程和結局），預測卵巢癌患者的存活率，并給出對患者最有效的治療建議。
研究人員表示，與現有醫療技術(shù)相比，該系統預測患者存活率的準確率是傳統方法的四倍。
這項研究在英國皇家學(xué)院醫療保健NHS信托基金會(huì )的哈默史密斯（Hammersmith）醫院進(jìn)行，研究成果發(fā)表在Nature Communications期刊上，標題為《A mathematical-descriptor of tumor-mesoscopic-structure from computed-tomography images annotates prognostic- and molecular-phenotypes of epithelial ovarian cancer》。
早期篩查卵巢癌可提高存活率
卵巢癌是女性生殖器官常見(jiàn)的惡性腫瘤之一，通常在絕經(jīng)后或有家族病史的女性身上發(fā)生。據了解，英國每年有6000例新的卵巢癌病例，但長(cháng)期存活率僅為35-40%。
卵巢癌中以上皮性卵巢癌（EOC）最多見(jiàn)。研究人員表示，實(shí)驗中提到的上皮性卵巢癌是英國女性中第六大常見(jiàn)癌癥，并且在所有婦科癌癥中死亡率，占女性癌癥死亡總數的4％。
常規的卵巢癌檢測，醫生會(huì )進(jìn)行一系列操作。包括血液檢查CA125（一種癌癥的跡象），然后進(jìn)行CT掃描，利用X光和計算機生成卵巢腫瘤的詳細圖像進(jìn)行分析。然而，這樣的CT掃描只能讓臨床醫生獲得一個(gè)大概結果或治療干預后的可能效果。
由于卵巢深居盆腔，體積小、缺乏典型癥狀，早期往往很難發(fā)現，大多數卵巢癌發(fā)現時(shí)已擴散到盆腹腔器官。因此卵巢癌預后一直是一大難題，也是提高癌癥患者存活率的關(guān)鍵。
人工智能早期預測卵巢癌
倫敦帝國理工學(xué)院和墨爾本大學(xué)的研究人員使用一個(gè)稱(chēng)為T(mén)exlab的數學(xué)軟件工具。在2004年至2015年間，從364例上皮性卵巢癌（EOC）患者的術(shù)前CT圖像中提取了657個(gè)定量的數學(xué)描述。
了解到，Texlab軟件檢測了腫瘤的四個(gè)生物學(xué)特征，這些特征顯著(zhù)影響患者的總體生存率，即結構、形狀、大小和基因組成，以評估患者的預后。
最后，Texlab會(huì )給到患者一個(gè)稱(chēng)為放射預測載體（RPV）的分數，該分數表示疾病的嚴重程度，從輕微到嚴重不等。
研究人員將研究結果與醫生估計生存率的預后評分進(jìn)行了比較，發(fā)現該軟件預測卵巢癌死亡的準確度是標準方法的四倍。
研究小組還發(fā)現，RPV能識別5%總生存期小于2年的患者，改善既定的預后方法。另外，RPV評分高也與化療抵抗和手術(shù)預后差有關(guān)，這表明RPV可作為一種潛在的生物標志物來(lái)預測患者對治療的反應。
AI診斷女性癌癥
人工智能的影像識別和深度學(xué)習能力，近年來(lái)被應用在了諸多醫療影像檢測診斷領(lǐng)域。在女性疾病方面，AI除了可以檢測到早期卵巢癌，在女性乳腺癌、宮頸癌等癌癥診斷領(lǐng)域也獲得不少成果。
據了解，2018年10月，谷歌的AI研究人員和圣地亞哥海軍醫學(xué)中心已經(jīng)合作開(kāi)發(fā)出了一種能使用癌癥檢測算法自動(dòng)評估淋巴結活檢的AI系統，被稱(chēng)為“淋巴結助手”(簡(jiǎn)稱(chēng)LYNA)。
在《美國外科病理學(xué)雜志》中，“基于人工智能的乳腺癌淋巴結轉移檢測”的論文寫(xiě)到，在轉移性乳腺癌的檢測精度測試中，LYNA的準確率達到99%，超過(guò)人類(lèi)的檢測準確率。
2017年，我國海歸細胞病理學(xué)專(zhuān)家孫小蓉博士團隊研制出一臺人工智能宮頸癌診斷機器人“Landing”，可快速精準地進(jìn)行癌細胞診斷。
該機器人從百萬(wàn)級樣本中學(xué)習癌細胞、癌前病變細胞及正常細胞的樣本辨識，最終能夠精準識別宮頸正常細胞與癌細胞。據悉，“Landing”已獲得中國、歐盟、美國（I類(lèi)）臨床認證許可，早期產(chǎn)品已應用于國內多家醫療機構。
人工智能技術(shù)應用女性癌癥疾病的篩查診斷，可以幫助醫生和患者盡早發(fā)現疾病，采取合適的治療方式進(jìn)行干預，從而有效提高癌癥患者的存活率。
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