新的AI系统可检测难以发现的癌性病变

中央佛罗里达大学(UCF)在工程和医学领域工作的一组研究人员最近开发了一种新的人工智能系统，能够发现经常遗漏的癌性肿瘤。“我相信这将产生很大的影响，”小组负责人兼工程助理教授Ulas Bagci说。肺癌是排名第一的癌症杀手，如果在晚期发现，存活率仅为17%。我认为，通过找到有助于早期识别的方法，我们可以帮助提高生存率。”

突破是通过培训系统以使用最佳技术在计算机断层扫描(CT)扫描中检测出少量肺癌而实现的，这有时使放射科医生无法完成相同的任务，而这对肺癌患者的生存率产生了明显的影响。

该研究小组采用与训练面部识别软件类似的方法，向国家卫生研究院数据库中收集的1,000多次CT扫描提供了该系统。

AI在发现肺癌方面击败了放射科医生。图片来源：空军高级飞行员朱利安·肖纳特(Julianne Showalter)，网址为afrc.af.mil，CC0公共领域。

随着时间的流逝，该系统已学会忽略无关紧要的东西，即神经细胞和其他组织在肺细胞上归零，并将它们分类为正常还是异常，后者表示潜在的恶性肿瘤。

“我们以大脑为模型来创建我们的系统……您知道大脑中神经元之间的连接在发育和学习过程中如何增强吗?如果需要的话，我们使用了该蓝图来帮助我们的系统了解如何在CT扫描中寻找模式，并自学如何找到这些微小的肿瘤，” UCF的Rodney LaLonde说。

在该团队进行的试验中，该系统成功地在95%的时间内成功识别出癌性病变，这要比其人类同行(约65%的时间正确)能够更好地识别出来。

Bagci当前正在寻找合作伙伴来开始临床试验，此后，如果获得成功，该系统距离在医院环境中部署可能只需要短短一到两年的时间。

LaLonde说：“我想我们所有人都来这里是因为我们想利用对工程技术的热情做出改变，挽救生命具有重大影响。”

将在2018年9月于西班牙格拉纳达举行的第21届医学影像计算和计算机辅助干预国际会议(MICCAI 2018)上详细介绍该发明的论文(可在arxiv.org上获得其预印本)。

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