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麻省理工學院開發診斷乳腺癌的機器學習系統,可減少誤診及不必要的手術



美國每年有 40000 名女性死于乳腺癌。當醫生可以盡早發現癌癥的時候,病人常??梢员恢斡?。乳房 X 線照片(mammogram)是目前可用的最佳檢測乳腺癌的方法,但是這個方法仍然有欠缺,經常會導致假陽性結果(false positive),造成不必要的活檢以及手術。

假陽性的一個常見原因是所謂的“高風險”病變。這些病變在乳房 X 線照片下很可疑,并且用針刺活檢可以發現它們含有異常細胞。在這種情況下,患者通常會進行手術去除病變。但是,90% 的情況下,這些病變是良性的。這意味著每年都有數千名女性經歷痛苦、昂貴、可能會留疤但并沒有必要進行的手術。

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圖丨研究團隊的成員們

那么如何消除這些不必要的手術,同時依然保持乳房 X 線照相術在癌癥檢測中的重要作用呢?來自麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)、馬薩諸塞州總醫院 (MGH) 和哈佛醫學院的研究人員認為,這個答案是利用人工智能。

作為將 AI 應用于改進檢測和診斷的第一個項目,這些研究人員合作開發了一個 AI 系統。這個系統使用機器學習來預測經過乳房 X 線照相術后,再針刺活檢確定的高風險病變是否會在手術中變成癌癥。該模型在關于 600 多個現有高風險病變的信息訓練后,會在許多不同的數據元素中尋找模式。這些數據元素包括人口統計學、家族史、過去的活檢以及病例報告。

當對 335 個高風險病變進行測試時,該模型準確診斷了 97%的乳腺癌是惡性腫瘤。與現有方法相比,手術后發現良性的數量減少了 30% 以上。

麻省理工學院電氣工程和計算機科學系的教授,同時也是乳腺癌幸存者 Regina Barzilay 說:“因為目前診斷工具如此不準確,醫生對乳腺癌進行篩查是可以理解的趨勢。當數據中有這么多錯誤的時候,機器學習(machine learning)就是我們需要改進檢測方法和防止過度治療的工具?!?/span>

Constance Lehman 是哈佛醫學院教授兼 MGH 乳腺成像專家,也是這個研究小組的一員。她說:“據我們所知,這是第一個將機器學習應用于區分需要手術的高風險病變的研究。我們相信這可以支持婦女對病情的治療方法做出更明智的決定,并且我們可以提供更有針對性的醫療方法?!?/span>

當乳房 X 線照相檢測到可疑病變時,需要進行針活檢以確定其是否是癌癥。大約 70%的病變是良性的,20%是惡性的,10%是高危病變。醫生以不同的方式治療高危病變。有些醫生在所有情況下都進行手術,而其他醫生僅對具有較高癌癥發生率的病變進行手術,例如“非典型導管增生”(atypical ductal hyperplasia, ADH)或“小葉原位癌”(lobular carcinoma in situ, LCIS)。

第一種方法會使患者經歷痛苦、耗時、昂貴并且多數情況下是不需要的手術。而第二種方法是不精確的,可能會錯過 ADH 和 LCIS 以外的高風險病變癌癥類型。

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MGH 放射科醫生 Bahl 說:“絕大多數患有高風險病變的患者沒有癌癥,我們正在尋找一種可以檢測到少部分人有癌癥的方法。在這樣的情況下,當你嘗試增加可以識別的癌癥數量時,你也會增加檢測到的假陽性數量,這是一個很大的風險?!?/span>

與總是做手術的策略相比,使用“隨機森林分類器”(random-forest classifier)的方法,該團隊的模型減少了不必要的手術的數量。這個模型同時還能夠診斷更多的癌性病變,而不是僅僅對傳統的高風險病變進行手術(具體來講,新模型可以診斷出 97%的癌癥,而傳統辦法只診斷出了 79%的癌癥)。

加利福尼亞大學舊金山分校放射學和生物醫學影像系臨床信息學主任 Marc Kohli 說:“這項研究是使用尖端機器學習技術避免不必要的手術的一個例子。這是機器學習邁向醫學界的第一步,是識別人類不可見的模式和趨勢的一種方式?!?/span>

Lehman 說,MGH 放射科醫生將在明年開始把模型納入其臨床實踐?!斑^去我們可能會建議所有高風險的病變都要手術切除。但現在,如果模型可以確定病變在特定患者中的癌變機率很低,我們可以與病人就他的選擇做更具體的討論。一些患者更需要的是對病變部位進行影像分析,而不是直接手術切除?!?/span>




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