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研究发现人工智能可以识别图像中的肺癌类型

纽约大学医学院的研究人员说,根据发表在《自然医学》杂志上的一项研究,他们已经成功地利用人工智能在肿瘤的幻灯片图像上区分了两种类型的肺癌。

AI程序以97%的准确性确定哪些图像显示腺癌,哪些图像显示鳞状细胞癌。该计算机程序还能够以73%至86%的准确度鉴定细胞中是否存在遗传突变。

研究人员因为从基因测试结果,目前还需要数周才能恢复,AI软件,可以立即确定癌症亚型和突变的个人资料可以帮助患者得到有针对性的治疗越早开始说。

研究发现人工智能可以识别图像中的肺癌类型

机器学习以及可负担的云计算和存储方面的进步正在加速用于诊断成像的AI工具的开发。尽管尚未成为主流,但AI软件已用于从改善MRI扫描到检测眼部疾病的各种应用中,并且预计将在放射学中发挥重要作用。

在纽约大学的研究中,研究人员训练了Google的Inception v3网络,以分析来自癌症基因组图谱数据库中患者肺部肿瘤的图像。超过1,600张载玻片被分类为腺癌,鳞状细胞癌或正常肺组织。

研究人员说,即使对于有经验的病理学家来说,区分两种类型的肺癌,腺癌和鳞状细胞癌也可能很棘手。在研究中被AI程序错误分类的一小部分肿瘤图像也被病理学家错误分类。但是,通过机器学习程序可以正确识别至少54位被至少一名病理学家误分类的图像中的45张。研究人员说,这建议将AI用作第二意见。

他们还训练了网络以识别最常见的突变基因,发现可以从病理图像中检测到六个-STK11,EGFR,FAT1,SETBP1,KRAS和TP53。AI程序在确定与肺癌相关的六个基因的异常形式是否存在于细胞中时,准确度为73%至86%。此类基因突变通常会导致癌症异常生长并改变细胞的形状,这可能是自动分析的视觉线索。

鉴定哪些基因被改变使得能够使用针对具有特定突变的癌细胞的靶向疗法。纽约大学的研究人员说,他们计划继续训练他们的AI程序,直到它可以以90%以上的准确度识别出突变的基因。他们还计划寻求政府批准,以在临床上使用该技术并诊断几种癌症。

NYU Langone Perlmutter癌症中心副教授Aristotelis Tsirigos表示:“我们的研究提供了有力的证据,表明AI方法将能够立即确定癌症亚型和突变情况,从而使患者早日开始针对性治疗。”

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