Salesforce研究院与Ellison研究院合作,共同开发一个称为ReceptorNet的深度学习算法,该算法可以确认贺尔蒙受体的状态,有助于医生判断胸腺癌患者的治疗方法。官方提到,将人工智能应用在胸腺癌诊疗上的研究并不少见,但是Google目前的研究成果,主要集中在诊断癌症上,而ReceptorNet不同之处在于,其目标为改善胸腺癌患者的治疗决策。
ReceptorNet可以从成本较低的组织图像中,预测贺尔蒙受体的状态,而目前要取得相同的结果,需要使用昂贵的组织图像,再加上专业的病理学家,来判断这些图像。Salesforce比喻传统方法与ReceptorNet的差异,就像是骨折的患者,不再需要到医院照X光片,才能得知骨折情形,只需要用手机上的相机,拍下患部照片,人工智能就能算出该处是否骨折。
过去,当病人被诊断出患有胸腺癌时,病理学家会在显微镜下,使用称为免疫组织化学(IHC)染色法,分析肿瘤组织,并寻找可能促使癌症发展的贺尔蒙受体,供医生判断后续让病人接受贺尔蒙疗法,或是化学疗法等其他治疗方案。但是IHC染色的缺点,便是十分昂贵而且耗时,在发展中国家等医疗缺乏的地区,难以提供这样的医疗服务。
而ReceptorNet则可以使用苏木精-伊红(H&E)染色组织,分析细胞的形状、大小和结构,来确认受体状态。ReceptorNet接受来自全球数十家医院癌症患者,所提供的数千张H&E染色组织图像训练,因此ReceptorNet能够在H&E染色组织图像中,找出人眼无法辨识的细节,获取治疗癌症的重要线索。
在测试阶段,即便是全新未见过的图像,ReceptorNet也能达到92%的贺尔蒙受体测定精确度,而且研究人员提到,经过一些小幅度的修正,就能提升ReceptorNet的预测精确度,克服组织样本制备方法不同的问题。
Salesforce还强调,一些医疗保健以及实证医学,因为部分群体的资料不齐全,会有代表性不足的问题,而ReceptorNet在不同的人口统计群体,都能提供相同可靠性,在统计上,年龄、种族和地区等不同群体,对ReceptorNet的效能没有影响。
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