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MIAAI，医疗界AI重大突破，提前3年发现11名乳腺癌用户

2024-3-30 18:14| 发布者: 总版主| 查看: 458| 评论: 0

摘要: MIA 检测了10000名女性X光，100%检测到了已知乳腺癌患者，并新发现了11名乳腺癌早期患者，在该院的放射科中并没有发现，这意味着被医生忽视了，如果没有MIa该11名患者 ... ... ... ... ...

人工智能工具 Mia 在乳房 X 光检查中圈出了两个值得关注的领域

英国国民医疗服务体系 (NHS) 测试的一款人工智能工具成功识别出 11 名女性的乳腺癌微小迹象，而人类医生却忽略了这一点。

该工具名为 Mia，与 NHS 临床医生一起试用，分析了 10,000 多名女性的乳房 X 光检查。

他们中的大多数人都没有患癌症，但它成功地标记了所有有症状的人，以及医生未能识别的另外 11 个人。

在早期阶段，癌症可能非常小且难以发现。

BBC 在 NHS 格兰屏看到了米娅的行动，在那里我们看到了肉眼几乎看不见的肿瘤。但是，根据它们的类型，它们可以快速生长和传播。

芭芭拉是米娅标记出患有癌症的 11 名患者之一，但在医院放射科医生进行研究时，她的扫描结果并未发现她患有癌症。

芭芭拉 (Barbara) 的照片，她的肿瘤被人工智能早期发现

芭芭拉的肿瘤被人工智能早期发现

由于她的6毫米肿瘤发现得太早，她接受了手术，但只需要五天的放射治疗。发现时肿瘤小于15毫米的乳腺癌患者在接下来的五年内生存率为90%。

芭芭拉说，她很高兴这种治疗比她姐姐和母亲的侵入性小得多，她的姐姐和母亲以前也曾与这种疾病作过斗争。

她告诉我，她遇到了一位亲戚，他对芭芭拉拥有“大C”表示同情。

“我说，‘这不是一个大 C，这是一个很小的 C’，”她说。

如果没有人工智能工具的帮助，芭芭拉的癌症可能要到三年后她的下一次常规乳房X光检查才会被发现。她没有出现任何明显的症状。

其开发者 Kheiron 声称，由于 Mia 等工具可以立即生效，因此它还有可能将等待结果的时间从 14 天减少到 3 天。

试验中的所有案例都不是由米娅单独分析的——每个案例都经过了人工审查。目前，两名放射科医生会检查每一次扫描，但希望有一天，其中一名放射科医生可以被该工具取代，从而有效地将每对扫描的工作量减半。

苏格兰东北部乳腺筛查临床主任、领导该项目的医生 Gerald Lip 博士表示，在参与试验的 10,889 名女性中，只有 81 人不希望人工智能工具审查她们的扫描结果。

人工智能工具通常非常擅长发现特定疾病的症状，如果它们接受足够的数据训练以使其能够被识别。这意味着向该程序提供尽可能多的来自尽可能不同的人群的这些症状的不同匿名图像。

由于患者保密和隐私问题，获取这些数据可能很困难。

Sarah Kerruish，Kheiron Medical 首席战略官

Kheiron Medical 首席战略官 Sarah Kerruish 表示，Mia 的构建和训练花了六年的时间，它在微软的云计算能力上运行，并接受了来自“世界各地女性”的“数百万”乳房 X 光检查的训练。

“我认为我学到的最重要的事情是，当你为医疗保健情况开发人工智能时，你必须从第一天起就建立包容性，”她说。

乳腺癌医生平均每年查看约 5,000 次乳房扫描，单次可查看 100 次。

“其中存在疲劳的因素，”利普博士说。

“你会受到干扰，有人进来，有人在后台聊天。有很多事情也可能会让你脱离正常的日常生活。在那些日子里，当你分心的时候，你会想，‘到底怎么了？我想念那个吗？它确实发生了。”

Gerald Lip 博士对 NHS Grampian 的人工智能工具进行了评估

我问他是否担心像 Mia 这样的工具有一天可能会完全夺走他的工作。

他说，他相信有一天这项技术可以让他腾出更多时间来照顾病人。

“我将米娅视为朋友，并增强了我的实践，”利普博士说。

米娅并不完美。它无法访问任何患者病史，因此，例如，它会标记先前扫描已识别出的囊肿并指定为无害。

此外，由于当前的健康法规，人工智能工具的机器学习元素被禁用——因此它无法在工作中学习，也无法在使用过程中进化。每次更新都必须经过新的审查。

Mia 试验只是一项早期测试，由一种产品在一个地点进行。阿伯丁大学独立验证了该研究，但评估结果尚未经过同行评审。英国皇家放射科医生学院表示，这项技术具有潜力。

“这些结果令人鼓舞，有助于凸显人工智能在诊断方面的令人兴奋的潜力。毫无疑问，现实生活中的临床放射科医生是必不可少的且不可替代的，但使用经过验证的人工智能工具的见解的临床放射科医生将日益成为患者的强大力量。关心。”英国皇家放射学院院长凯瑟琳·哈利迪博士说。

英国癌症研究中心健康信息主管朱莉·夏普博士表示，每年诊断出的癌症病例数量不断增加，这意味着技术创新对于帮助改善 NHS 服务和减轻员工压力至关重要。

“需要更多的研究来找到使用这项技术来改善癌症患者预后的最佳方法，”她补充道。

英国各地正在进行其他与医疗保健相关的人工智能试验，包括一家名为 Presymptom Health 的公司的人工智能工具，该工具正在分析血液样本，在症状出现之前寻找败血症的迹象，但许多试验仍处于早期阶段，尚未公布结果。