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约克大学研究人员最近的一项研究表明，他们开发的创新人工智能（AI）技术在预测脑转移患者的治疗结果方面比人眼有效得多。该团队希望新的研究和技术最终能够为癌症患者带来更有针对性的治疗计划和更好的健康结果。
约克研究主席拉森工程学院生物医学工程和计算机科学副教授Ali Sadeghi Naini说：“这是对MRI进行复杂而全面的分析，以找到人眼通常无法捕获的特征和模式。”并领导这项研究。
“我们希望我们的技术能够帮助肿瘤学家和患者做出更明智的决定，并在时间至关重要的情况下调整治疗方法，这是一种基于AI的新型预测脑转移放疗失败的预测方法。”
以前的研究表明，使用标准实践，如MRI成像-评估脑转移瘤的大小，位置和数量-以及患者的原发癌症类型和总体状况，肿瘤学家能够预测治疗失败（定义为肿瘤的持续生长）约65%的时间。研究人员创建并测试了几种人工智能模型，其中最好的模型准确率为83%。
脑转移是一种癌性肿瘤，当肺部、乳房、结肠或身体其他部位的原发性癌症通过血流或淋巴系统扩散到大脑时就会发生。 虽然有多种治疗选择，但立体定向放射疗法是最常见的一种，其治疗包括针对肿瘤区域的集中辐射剂量。
Sadeghi-Naini 说：“并非所有的肿瘤都对辐射有反应——这些患者中有多达 30% 的肿瘤仍在继续生长，即使在治疗后也是如此。” “这通常是在治疗后几个月通过随访 MRI 才发现的。”
这种延迟是脑转移患者负担不起的时间，因为这是一种特别虚弱的疾病，大多数人在诊断后三个月至五年内死于该疾病。Sadeghi Naini继续说：“即使在治疗开始之前预测治疗反应也是非常重要的。”
使用称为深度学习的机器学习技术，研究人员创建了在大量数据上训练的人工神经网络，然后教导AI更多地关注特定领域。
Sadeghi Naini解释说：“当您查看MRI时，您会看到肿瘤内部或周围的强度和模式不同的区域，因此您可以通过视觉系统更多地关注这些部位。”。“但是AI算法对此视而不见，我们将注意力机制纳入算法可帮助这些AI工具了解这些图像的哪一部分更重要，并更加重视分析和预测。”
该研究现已在线提供，已发表在IEEE健康与医学转化工程杂志上。建模工作部分由特里福克斯研究所（TFRI）资助，在约克基尔校区的Sadeghi Naini实验室完成，约克博士生Ali Jalalifar是该研究的第一作者。在数据采集和解释120多名患者的结果时，该团队能够利用约克与多伦多Sunnybrook健康科学中心的长期合作关系。该研究的其他资助者包括加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）和哈奇纪念基金会。
Sadeghi-Naini 说，虽然还需要做更多的研究，但研究结果表明，人工智能是精确管理脑转移甚至其他类型癌症的潜在重要工具。
将其作为临床实践采用的下一步将是查看具有多机构数据集的更大队列，从那里可以开发临床试验。
“如果可以根据患者对治疗的反应为他们量身定制标准治疗——甚至可以在治疗开始之前预测——那么很有可能提高患者的总体生存率，”他总结道。
作为其涉及加拿大最好的癌症研究人员的长期计划的一部分，Terry Fox 新前沿计划项目资助，TFRI 正在资助 Sadeghi-Naini 和一组临床医生和科学家在癌症治疗方面的超声和 MRI 进一步研究 Sunnybrook Health Sciences Center 的资金将在未来六年内增加 600 万美元。 Sadeghi-Naini 领导该项目的生物医学计算人工智能核心，获得了 90 万美元的资助。
参考资料：《AI better than human eye at predicting brain metastasis outcomes》
本文来自Science Daily。仅供读者参考，著作权、版权归属原创者所有。转载此文是出于传递更多正能量信息之目的，侵权删
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