《Nature》重磅:AI可诊断近100种脑癌,准确率高于人类专家

在我的认知里,人工智能(AI)从来都是开挂模式,并且从来都没有让人失望过。

近日,人工智能在医疗领域又给我们带来了一个重磅成果。据报道,来自美国、德国、意大利等100多个实验室的近150位科学家,联合开发出一套基于肿瘤组织DNA甲基化数据、可以准确区分近100种不同中枢神经系统肿瘤的AI系统。更厉害的是,这个AI系统还自主发现了一些临床指南里面没有的新分类。这一研究成果在顶级期刊《自然》上发表,对于癌症的精准治疗,这无疑是一巨大进步。

目前这一超级AI系统已经免费上线。自上线以来,已经有近万份个体DNA甲基化数据上传,诊断鉴定已高达5,000余次。

在目前的医疗记录中,脑肿瘤就有100多种分类,不同的中枢神经系统肿瘤的临床表现和生物学特性有高度特异性,因此中枢神经系统的肿瘤疾病很难确诊。为了精准识别不同类型脑癌,来自多国的联合研究团队人员将甲基化的DNA作为一种生物指纹,让AI学会哪些指纹与特定癌症类型相匹配,总结出自己对中枢神经系统肿瘤甲基化的认知。

DNA甲基化能够标志相应的细胞变化,还能用于追踪细胞来源,甲基化不会改变DNA序列,但可影响基因表达或细胞命运。异常DNA甲基化和癌症的作用日益明显,近年来研究表明,DNA异常甲基化和肿瘤的发生、发展、细胞癌变有着密切的联系,甲基化因此也被称为癌症的“通用指纹”。研究者们就是要在这些零散的数据基础上继续扩大,让癌症甲基化组能够成为一个统一标准的、全方位的诊断和分类工具。

研究团队获取了近3000名脑癌患者的DNA甲基化数据来训练该AI系统,为了验证这些甲基化特征和AI决策系统的准确性,研究者们将训练后的AI系统在1104份已经组织学和分子生物学诊断的中枢神经系统肿瘤患者组织样本上进行测试。

测试结果显示,在75.9%的样本中,AI系统和病理学家的诊断结果是一致的;另外有12.6%的病例,AI系统和病理学家的诊断结果不一致。在研究人员进行进一步分析后发现,AI系统对其中92.8%的样本的诊断结果是正确的,也就是说该AI 系统对脑肿瘤的诊断准确率高于人类病理学家。

由于部分脑肿瘤非常罕见,前期样本量不够,所以AI 系统对其余的11.5%样本表示无能为力,随着数据的积累,这一问题可以得到解决。为了扩大准确率,研究团队将这一AI系统公开给了一些医疗诊断研究所,供医生进行辅助诊断或病理研究,随着使用诊断人数的增加,罕见病例数据的丰富,该AI的准确率将会进一步提高。

AI系统对病例的识别情况

此外,该团队也在建立除脑癌之外的其他数据集,例如淋巴癌、B细胞癌,以便未来能够用来检测各个种类的癌症。这项研究不仅能够解决目前中枢神经系统肿瘤难以诊断的问题,为尚不完善的中枢神经系统肿瘤分类做出极大贡献,还能为其他癌症实体基于机器学习的肿瘤分类器的生成提供蓝图,根本上改变肿瘤病理学的应用前景。

对医疗AI的期待

早诊断,早治疗,是战胜各种病魔最有效的方法。目前我们拥有大量的医疗数据,可以利用AI 技术在各种疾病发生、以及危及生命之前进行精准预测。

近日,IBM团队利用人工智能算法分别对59名受试者的语言模式进行了追踪和分析,来判断哪些人有罹患精神疾病的风险,准确率高达83%。研究结果表明,AI对精神疾病的评估具有重大价值,这项研究最近发表在了《世界精神病学》杂志上。未来,该研究小组还将分享更多关于其他精神健康状况的研究,包括抑郁症、阿尔茨海默病、帕金森病和慢性疼痛等。

韩国高科技科学院和Cheonan公共卫生中心的科学家们开发出一套AI系统,能以超过84%的准确度识别未来三年可能发展成为阿尔茨海默病的潜在病人。

最近,还有一项重磅研究,利用AI 技术可以提前6-18个月发现心脏衰竭早期征兆,这项研究的成果发表在了美国医学信息协会期刊(JAMIA)上。

大数据的挖掘分析以及机器深度学习已经成为预测和精准治疗疾病的趋势,开发AI医疗算法并非为了取代医生,而是提供一种工具来尽早发现疾病、提高诊断、治疗的精确性。

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