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          日本NTT、北海道大學、調和技研攜手開展腦瘤AI輔助病理診斷研究

             日期:2022-07-11     來源:華益日盛健康     評論:0    
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            當前,醫療AI在全球蓬勃發展。醫療AI指的是人工智能技術應用于醫療各個環節,有效挖掘和利用醫療數據資源,以提升整體醫療效率。人工智能與醫療的結合點非常多,輔助診療是其中之一。近年來,已經出現了很多AI影像輔助診斷產品,并有已獲批國家三類證的產品。
           
            在醫療影像領域,病理圖像是臨床診斷的“金標準”,MRI、CT、B超等影像判讀的正確與否要參考病理診斷的結果。然而不論是中國還是日本,病理醫生都相當缺乏,并且各區域間存在較嚴重的診療水平不均衡現象。或許,病理診斷是最需要智能化的專業之一。但是,據說其智能化難度也是最大的。
           
            日本電信巨頭NTT、日本北海道大學以及調和技研公司三家聯手,從去年開始,共同開展腦腫瘤AI輔助診斷的病理圖像分析的研究。通過AI對病理圖像數據進行診斷,旨在減輕醫生的負擔,實現高度醫療。
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            ▎輔助病理醫生進行診斷的AI病理圖像分析
           
            為何開展這項共同研究?據說,這源于NTT執行董事、北海道事業部長阿部隆先生和北海道大學田中信哉教授的一次閑談。在阿部先生談到NTT的AI業務時,田中教授提到北海道大學也在著手進行AI的病理診斷。于是,話題自然過渡到了如何有效利用NTT的“SmartInnovationlab北海道”。
           
            在具體推進項目的過程中,為了能夠安全使用網絡和GPU服務器,并且在研究過程中實現支援自給,精通AI的風投企業“調和技研”也參與了進來。最終,形成了三家聯合、共同研究的局面,NTT負責服務器、網絡的提供和進度管理等,北海道大學負責病理診斷和AI算法的研究與制定,調和技研負責AI的引進、安裝及技術支持。
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            對于使用AI進行腦腫瘤的病理分析的有效性,北海道大學的石田先生這樣說道:
           
            “使用顯微鏡觀察患者的病變組織,判斷腫瘤的性質,這就是腫瘤的病理診斷。但是,腦腫瘤的病例有限,在腦腫瘤診斷方面具有豐富經驗的病理醫生很少。另一方面,腦腫瘤在顱骨的包圍中,不容易受其他現象的影響。所以,這是一個比較適合AI診斷的領域。”
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            腦腫瘤主要分為三類:腦內原發的神經系統腫瘤、由肺癌或乳腺癌轉移而來的轉移瘤,以及淋巴結或骨髓等的血液系統腫瘤。三種類型腦瘤的治療方法也各不相同。對它們進行區分是病理醫生的職責,但即使是經驗豐富的醫生也常會出現判斷不準的情況。AI病理圖像分析正是要幫助這些病理醫生做出判斷。
           
            “我們剛開始做研究的時候,用的是攢的服務器,花了很長時間進行機器學習。而‘北海道智能創新實驗室’非常穩定,處理速度也很快。專業的服務器,可以讓我們的研究加速。”(北海道大學石田教授)
           
            但是,并非所有的病例都適合讓AI學習,哪些適合、哪些不適合,要做出這個判斷并不容易。此外,病理圖像的制作,需要使用染色液對組織進行染色,這是人工操作??梢哉f使用場景上,還需要像石田教授這樣的醫生們的大量經驗。
           
            調和技研則根據北海道大學收集的病理圖像和制定出的AI算法,在設法提高AI精度。
           
            “調和技研運用AI在開展各種工作,但由于我們是一家小公司,條件有限。這次能夠利用非常豐富的環境條件,我覺得我們也可以對研究做出貢獻。雖然醫療方面的知識欠缺,但我們希望以自己的方式,在影像的預處理、篩選等方面提供支持。”(調和技研山形先生)
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            ▎目標是診斷7種類型的腦瘤
           
            共同研究始于2021年5月,至今已一年有余。據說,目前通過病理圖像,“惡性淋巴瘤”和“惡性肉芽腫”這兩種腫瘤的識別率達到了95%左右。
           
            “當然,今后還必須增加病理圖像的數據,開展驗證,并進一步深化推論。最終希望能夠對“惡性淋巴瘤”、“少突膠質瘤(2級)”、“星形細胞瘤(2級)”、“間變性少突膠質瘤(3級)”、“間變性星形細胞瘤(3級)”、“惡性肉芽腫(4級)”、“轉移性腫瘤”這7種分類進行分析。為此,目前我們正在推進AI學習“(NTT鐮倉先生)
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            之所以分為7類,是因為各自的治療方法和治療方針不同。設想的是這樣一種使用場景,通過AI影像分析來輔助病理診斷,由病理醫生做最終診斷。
           
            “有些類別看起來很相似,難以進行分類,它們的平均準確度在70%左右。為了達到實用的準確度,我們也必須理解各種腫瘤的特征,并將其反映到AI的制作上。這次的共同研究匯集了各個領域的專家,但反過來,大家在彼此的領域卻又都是外行。在項目的管理、對接、社會性事務的應對等方面,NTT做了很多工作。”(調和技研山形先生)
           
            ▎減少患者的病痛、減輕病理醫生的負擔
           
            提高AI病理圖像分析的準確度,構建適用于腦腫瘤病理診斷的高度病理輔助診斷系統,是該項目的目標。三家機構今后還將進一步提高圖像分析的精度,同時在獲得腦神經外科醫院及檢查機構等的支持下,謀求進一步發展。
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            AI輔助診斷系統要解決的實際上就是醫療資源缺乏的問題。通過AI輔助診斷,能夠賦能醫院和醫生,助力解決診療水平不均衡的問題,減輕病理醫生的負擔,幫助到更多的患者,這便是醫療人工智能的意義所在。其實,中國也已經有一些企業推出了AI輔助病理診斷系統,期待不久的將來,中日兩國都呈現出一個高度智能化的精彩病理世界。
           
           
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