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華為云聯(lián)合華中科大,推出AI輔助醫(yī)生檢測腦動脈瘤算法

2020-11-11 14:23
來源: 粵訊

“人工智能+醫(yī)學影像”,是將目前最先進的人工智能技術應用于醫(yī)學影像診斷中,幫助醫(yī)生診斷患者病情的人工智能具體應用場景,可以廣泛用于各類病灶識別與標注,如乳腺癌、肺癌、宮頸癌等。

日前,放射學領域的國際頂級期刊Radiology(《放射學》)最新發(fā)表了一篇題為《基于深度學習的CT血管造影腦動脈瘤檢測算法》(“Deep Learning-Based Algorithm for Detecting Cerebral Aneurysms on CT Angiography Images”)的論文。論文顯示,AI算法檢測動脈瘤靈敏度高達97.5%,幫助醫(yī)生臨床診斷靈敏度提升約10個百分點,漏診率降低5個百分點,同時有效縮短醫(yī)生診斷時間。

該文章由華為云EI創(chuàng)新孵化Lab聯(lián)合華中科技大學電信學院、華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院放射科共同完成,闡述了基于深度學習開發(fā)的完全自動化的、高度敏感的CT血管造影圖像檢測腦動脈瘤的算法。這是人工智能在醫(yī)學影像領域的最新研究成果,也是利用人工智能技術診斷腦動脈瘤的重磅科研成果。

Radiology最新發(fā)布華為云、華中科技大學最新聯(lián)合醫(yī)療研究成果

腦動脈瘤是大腦中血管的弱化區(qū)域,如果不加以治療,它們可能會滲漏或破裂,有時甚至會致命。動脈瘤破裂的風險取決于動脈瘤的大小、形狀和位置,因此腦動脈瘤的檢測和特征提取是指導治療的關鍵。

CT血管造影成像(CTA)是目前評估顱內(nèi)動脈瘤的主要影像學檢查手段,但是由于腦動脈瘤體積小和顱內(nèi)血管的復雜性,即使專業(yè)的放射學專家進行診斷也需要耗費很長的時間,一些小動脈瘤還可能被遺漏。深度學習的使用,將有助于醫(yī)生更快更準確地診斷腦動脈瘤。

為了縮短診斷時間、提升診斷精度,華為云EI創(chuàng)新孵化Lab聯(lián)合華中科技大學電信學院、華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院(武漢協(xié)和醫(yī)院)放射科開發(fā)了一種深度學習算法,可以識別CT血管造影圖像檢測腦動脈瘤。

華為云聯(lián)合團隊使用500多名患者的CT血管造影,基于華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts來訓練模型,然后用另外534張CT血管造影數(shù)據(jù)集測試,其中包括649個動脈瘤。

從數(shù)據(jù)來看,該算法檢測出了649個腦動脈瘤中的633個,靈敏度為97.5%。研究還發(fā)現(xiàn)了在最初的臨床評估中被忽略的8個新動脈瘤。

參與該聯(lián)合項目的武漢協(xié)和醫(yī)院放射科專家龍茜博士表示:“深度學習算法在檢測動脈瘤方面表現(xiàn)出了出色的性能。我們發(fā)現(xiàn),在最初的臨床診斷報告中被忽略的極少數(shù)動脈瘤,被深度學習算法成功地識別出來了!

結果顯示,深度學習算法在腦動脈瘤的診斷中具有潛力,有望在臨床上作為第二意見的診斷工具。

AI有許多優(yōu)點,主要是因為其不受經(jīng)驗水平、工作時間和情緒等影響人類表現(xiàn)的因素的影響。對于三甲醫(yī)院來說,人工智能+醫(yī)學影像的引入可以改善傳統(tǒng)高度依賴醫(yī)生人工讀片模式,在一定程度上緩解醫(yī)學影像診斷的壓力,同時亦可滿足三甲醫(yī)院的科研需求。

對于基層醫(yī)院來說,相比于三甲醫(yī)院,其對復雜影像的處理能力、判斷能力更為薄弱,因此誤診漏診率更高。人工智能通過把影像診斷結果進行前期的分析和處理,可以提高篩查數(shù)量,降低誤診漏診率,進而提高綜合醫(yī)療水平。

人工智能會替代放射科醫(yī)生嗎?對此,龍茜博士表示:“與華為云合作開發(fā)AI深度學習算法的目的是幫助放射科科醫(yī)生,而不是取代他們。未來需要進一步收集、分析、驗證更異構的高質(zhì)量數(shù)據(jù),進一步驗證該算法,這是評估其推廣性和對日常臨床工作適用性的關鍵,需要AI算法專家、放射科專家等進一步通力合作。 ”

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