近日，倫敦帝國理工學(xué)院和墨爾本大學(xué)的研究人員開發(fā)了一套人工智能系統(tǒng)Texlab，該系統(tǒng)能夠?qū)β殉舶┻M(jìn)行預(yù)后（預(yù)測疾病可能病程和結(jié)局），預(yù)測卵巢癌患者的存活率，并給出對患者最有效的治療建議。

研究人員表示，與現(xiàn)有醫(yī)療技術(shù)相比，該系統(tǒng)預(yù)測患者存活率的準(zhǔn)確率是傳統(tǒng)方法的四倍。

這項研究在英國皇家學(xué)院醫(yī)療保健NHS信托基金會的哈默史密斯（Hammersmith）醫(yī)院進(jìn)行，研究成果發(fā)表在Nature Communications期刊上，標(biāo)題為《A mathematical-descriptor of tumor-mesoscopic-structure from computed-tomography images annotates prognostic- and molecular-phenotypes of epithelial ovarian cancer》。

早期篩查卵巢癌可提高存活率

卵巢癌是女性生殖器官常見的惡性腫瘤之一，通常在絕經(jīng)后或有家族病史的女性身上發(fā)生。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，英國每年有6000例新的卵巢癌病例，但長期存活率僅為35-40%。

卵巢癌中以上皮性卵巢癌（EOC）最多見。研究人員表示，實驗中提到的上皮性卵巢癌是英國女性中第六大常見癌癥，并且在所有婦科癌癥中死亡率最高，占女性癌癥死亡總數(shù)的4％。

常規(guī)的卵巢癌檢測，醫(yī)生會進(jìn)行一系列操作。包括血液檢查CA125（一種癌癥的跡象），然后進(jìn)行CT掃描，利用X光和計算機生成卵巢腫瘤的詳細(xì)圖像進(jìn)行分析。然而，這樣的CT掃描只能讓臨床醫(yī)生獲得一個大概結(jié)果或治療干預(yù)后的可能效果。

由于卵巢深居盆腔，體積小、缺乏典型癥狀，早期往往很難發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)卵巢癌發(fā)現(xiàn)時已擴散到盆腹腔器官。因此卵巢癌預(yù)后一直是一大難題，也是提高癌癥患者存活率的關(guān)鍵。

人工智能早期預(yù)測卵巢癌

倫敦帝國理工學(xué)院和墨爾本大學(xué)的研究人員使用一個稱為Texlab的數(shù)學(xué)軟件工具。在2004年至2015年間，從364例上皮性卵巢癌（EOC）患者的術(shù)前CT圖像中提取了657個定量的數(shù)學(xué)描述。

雷鋒網(wǎng)了解到，Texlab軟件檢測了腫瘤的四個生物學(xué)特征，這些特征顯著影響患者的總體生存率，即結(jié)構(gòu)、形狀、大小和基因組成，以評估患者的預(yù)后。

最后，Texlab會給到患者一個稱為放射預(yù)測載體（RPV）的分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)表示疾病的嚴(yán)重程度，從輕微到嚴(yán)重不等。

研究人員將研究結(jié)果與醫(yī)生估計生存率的預(yù)后評分進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)該軟件預(yù)測卵巢癌死亡的準(zhǔn)確度是標(biāo)準(zhǔn)方法的四倍。

研究小組還發(fā)現(xiàn)，RPV能識別5%總生存期小于2年的患者，改善既定的預(yù)后方法。另外，RPV評分高也與化療抵抗和手術(shù)預(yù)后差有關(guān)，這表明RPV可作為一種潛在的生物標(biāo)志物來預(yù)測患者對治療的反應(yīng)。

AI診斷女性癌癥

人工智能的影像識別和深度學(xué)習(xí)能力，近年來被應(yīng)用在了諸多醫(yī)療影像檢測診斷領(lǐng)域。在女性疾病方面，AI除了可以檢測到早期卵巢癌，在女性乳腺癌、宮頸癌等癌癥診斷領(lǐng)域也獲得不少成果。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，2018年10月，谷歌的AI研究人員和圣地亞哥海軍醫(yī)學(xué)中心已經(jīng)合作開發(fā)出了一種能使用癌癥檢測算法自動評估淋巴結(jié)活檢的AI系統(tǒng)，被稱為“淋巴結(jié)助手”(簡稱LYNA)。

在《美國外科病理學(xué)雜志》中，“基于人工智能的乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移檢測”的論文寫到，在轉(zhuǎn)移性乳腺癌的檢測精度測試中，LYNA的準(zhǔn)確率達(dá)到99%，超過人類的檢測準(zhǔn)確率。

2017年，我國海歸細(xì)胞病理學(xué)專家孫小蓉博士團隊研制出一臺人工智能宮頸癌診斷機器人“Landing”，可快速精準(zhǔn)地進(jìn)行癌細(xì)胞診斷。

該機器人從百萬級樣本中學(xué)習(xí)癌細(xì)胞、癌前病變細(xì)胞及正常細(xì)胞的樣本辨識，最終能夠精準(zhǔn)識別宮頸正常細(xì)胞與癌細(xì)胞。據(jù)悉，“Landing”已獲得中國、歐盟、美國（I類）臨床認(rèn)證許可，早期產(chǎn)品已應(yīng)用于國內(nèi)多家醫(yī)療機構(gòu)。

人工智能技術(shù)應(yīng)用女性癌癥疾病的篩查診斷，可以幫助醫(yī)生和患者盡早發(fā)現(xiàn)疾病，采取合適的治療方式進(jìn)行干預(yù)，從而有效提高癌癥患者的存活率。(生物谷Bioon.com）

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