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用AI篩查罕見病,幾位年輕的中國醫(yī)生和科學(xué)家做到了!

   日期:2018-01-12     瀏覽:87    
核心提示:發(fā)布日期:2018-01-12 人工智能是醫(yī)生的好幫手,這點(diǎn)大家都不陌生了。目前已經(jīng)出現(xiàn)了很多用

發(fā)布日期:2018-01-12

人工智能是醫(yī)生的好幫手,這點(diǎn)大家都不陌生了。目前已經(jīng)出現(xiàn)了很多用于篩查和輔助決策的醫(yī)療機(jī)器人,比如說IBM的Watson,Deepmind的AIphaGo,二者均建立在大數(shù)據(jù)上。然而,對于罕見病來說,很難獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù),這就引發(fā)一個(gè)問題:在罕見病的篩查和輔助診斷中能否應(yīng)用人工智能呢?

受到2015年谷歌DeepMind發(fā)表論文的啟發(fā),中國中山大學(xué)中山眼科中心的80后眼科醫(yī)生林浩添和他的同事萌生出想要創(chuàng)建一個(gè)人工智能平臺來挖掘他們在先天性白內(nèi)障的臨床數(shù)據(jù),進(jìn)而達(dá)到篩查和輔助診斷的目的。他們聯(lián)合西安電子科技大學(xué)劉西洋教授利用ILSVRC 2014(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge of 2014)的冠軍模型來建立識別先天性白內(nèi)障的深度學(xué)習(xí)模型(該模型被認(rèn)為在圖像識別領(lǐng)域占主導(dǎo)地位,可用于訓(xùn)練和分類),取名為CC-Cruiser。本次研究成果于2017年1月30日發(fā)表在Nature Biomedical Engineering期刊上【2】。

之所以選擇先天性白內(nèi)障(congenital cataract)作為本次研究對象,因?yàn)檫@種疾病會導(dǎo)致失明和視力損傷,多在出生前后即已存在,或在兒童期內(nèi)罹患,在我國發(fā)病率為0.05%。此外,它作為一種典型的罕見病,集合慢性和急性疾病的特點(diǎn),適合測試案例。

訓(xùn)練CC-Cruiser的圖片集,研究者采用了來自中國衛(wèi)生部兒童白內(nèi)障計(jì)劃(CCPMOH)例行檢查的一部分圖片,包括410幅不同嚴(yán)重程度的先天性白內(nèi)障兒童患者的眼部圖像,476幅正常兒童眼睛圖像。所有圖片均由兩名有經(jīng)驗(yàn)的眼科醫(yī)師獨(dú)立地進(jìn)行分類和描述,第三名眼科醫(yī)師對分歧案例提供咨詢。這三名人類醫(yī)師是沒有接觸過CC-Cruiser的。

完成訓(xùn)練后,CC-Cruiser基本具備三個(gè)功能:

篩查患有先天性白內(nèi)障的患者

對患者進(jìn)行危險(xiǎn)評估,評估主要有三個(gè)指標(biāo):晶狀體的不透明面積、深淺和位置

協(xié)助眼科醫(yī)師進(jìn)行治療決策

研究者對CC-Cruiser進(jìn)行了5次測試。在計(jì)算機(jī)模擬測試中,CC-Cruiser篩查先天性白內(nèi)障患者的準(zhǔn)確率為98.87%。在危險(xiǎn)評估功能中,三個(gè)指標(biāo)(不透明面積、深淺和位置)判斷的準(zhǔn)確率為93.98%, 95.06% 和95.12%。在輔助決策,給眼科醫(yī)師提供建議的準(zhǔn)確率為97.56%。

為了進(jìn)一步探討CC-Cruiser的通用性和實(shí)用性,研究者選擇三家非眼科的醫(yī)院進(jìn)行測試,兩家醫(yī)院在廣州市,一家在清遠(yuǎn)市。因?yàn)檠芯空呦M鸆C-Cruiser最終幫助的對象就是這些缺乏現(xiàn)場眼科醫(yī)生的醫(yī)院。在57幅兒童眼部圖片中,篩查的準(zhǔn)確率為98.25%。危險(xiǎn)評估的三項(xiàng)指標(biāo)(面積、深淺、位置)的準(zhǔn)確率分別100%, 92.86% 和 100%。輔助決策的準(zhǔn)確率為92.86%。

圖為CC-Cruiser與人類醫(yī)師的比較測試

在和人類眼科醫(yī)師的比較測試中,CC-Cruiser表現(xiàn)也非常出色。專家小組包括3名眼科醫(yī)師,一名擁有十年經(jīng)驗(yàn)的眼科專家、一名已經(jīng)完成眼科臨床培訓(xùn)和具體培訓(xùn)的主管醫(yī)生,以及一名完成理論學(xué)習(xí)并開始臨床實(shí)踐的新手醫(yī)生。在50例圖像中,CC-Cruiser找出了所有先天性白內(nèi)障患者。而三名眼科醫(yī)師在第3例圖片上都犯了錯(cuò)誤——誤將圖片的高光區(qū)域診斷為先天性白內(nèi)障。在危險(xiǎn)評估和輔助決策中,CC-Cruiser表現(xiàn)也不錯(cuò),對所有需要進(jìn)行手術(shù)的患者都給予了正確的治療建議。因此,研究者認(rèn)為CC-Cruiser可以稱得上是一個(gè)“合格的眼科醫(yī)生”。

然而,光當(dāng)個(gè)“合格醫(yī)生”可不夠。目前中國的罕見病管理比較落后,主要是費(fèi)用貴,地域比較分散,患者難以享受到專業(yè)高質(zhì)量的護(hù)理。中國人口眾多,罕見病管理往往存在漏診或誤診以及不當(dāng)?shù)闹委煕Q策等問題,這可和一直倡導(dǎo)的“精準(zhǔn)治療”目標(biāo)相距甚遠(yuǎn)。為此,研究者將CC-Cruiser搬到了“云”上,用于先天性白內(nèi)障的醫(yī)療服務(wù)管理。

研究者建立了CC-Cruiser的網(wǎng)站(https://www.cc-cruiser.com/version1),與面向醫(yī)院的Watson機(jī)器人不同,普通用戶通過注冊也能接入這個(gè)網(wǎng)站。進(jìn)入網(wǎng)站后用戶可以上傳自己的眼部圖片,網(wǎng)站會立馬給出診斷,診斷結(jié)果包括:是否有病、面積大小、深淺、位置、治療建議(手術(shù)還是隨訪)。同時(shí),網(wǎng)站對那些想要測試CC-Cruiser程序的用戶提供了50例典型案例提供下載,這些案例覆蓋了大部分的臨床情況,正常情況,不需要進(jìn)行手術(shù)的白內(nèi)障,不同嚴(yán)重程度的透明度、應(yīng)接受緊急干預(yù)高危病例。

CC-Cruiser的網(wǎng)站的界面(奇點(diǎn)糕用樣本測試后的結(jié)果)

經(jīng)過用戶同意后,用戶的臨床信息(目前為圖像)和人口信息會上傳到網(wǎng)站,保存到數(shù)據(jù)庫中。如果CC-Cruiser建議患者進(jìn)行手術(shù),那么立馬會通知CCPMOH的醫(yī)生進(jìn)行進(jìn)一步的確認(rèn)。為了防止誤診和漏診,每周CCPMOH的醫(yī)生會檢查所有上傳的案例,包括CC-Cruiser判斷為正常和患病的案例。之后,患者可以和醫(yī)生進(jìn)行溝通,網(wǎng)站提供電子郵件和日間電話服務(wù),以此確認(rèn)是否需要進(jìn)行手術(shù)。

懷著一顆好奇心,小編進(jìn)入CC-Cruiser網(wǎng)站后,首先用手機(jī)照了一張自己眼睛的圖片,結(jié)果為沒病,很安心!然后用網(wǎng)站中樣本測試中的圖片,結(jié)果為有病。又在網(wǎng)上找了一張先天性白內(nèi)障患者的眼部圖片,結(jié)果為有病。緊接著,因?yàn)榫W(wǎng)站對圖片格式?jīng)]有要求,小編腦洞大開地把這篇文章的封面圖片拿去測試了一下,結(jié)果還是有病。最后,小編隨便找了一張?bào)H唇不對馬嘴的圖片,就是下面這張圖片,結(jié)果仍然有病……看來研究者需要對網(wǎng)站上傳的圖片格式有所要求。

林浩添在接受IEEE Spectrum的采訪中表示,醫(yī)生應(yīng)該充分利用人工智能的建議來防止?jié)撛诘腻e(cuò)誤和補(bǔ)充自己的判斷,但同時(shí),對于治療來說,醫(yī)生和患者之間的互動交流是必不可少的,對于機(jī)器來說,想要模仿人的情感是非常具有挑戰(zhàn)性的。醫(yī)生和患者之間的互動將是人類智慧的最后一個(gè)堡壘。

該研究團(tuán)隊(duì)希望,在進(jìn)一步的臨床試驗(yàn)中,非眼科醫(yī)院的醫(yī)生可以使用該程序來篩查患者并將患者送到專業(yè)的醫(yī)療中心。患者最終也可以利用它。正如AI不僅可以理解為Artificial Intelligence,也可以理解為Augmented Intelligence,即擴(kuò)增智慧。林浩添認(rèn)為,人工智能的最終目標(biāo)是利用它,與人的能力相結(jié)合,創(chuàng)造一個(gè)更美好的世界。

來源:奇點(diǎn)

 
 
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