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加快中風(fēng)的診斷和治療——AI來了

人工智能 深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)屬于人工智能的一種,在醫(yī)療領(lǐng)域,它可以準(zhǔn)確地利用CT掃描圖像找到大腦供血動脈的阻塞,由于這種阻塞導(dǎo)致的中風(fēng)占比很大,所以深度學(xué)習(xí)的使用,將有助于幫醫(yī)生更快地診斷和治療中風(fēng)患者。

 深度學(xué)習(xí)屬于人工智能的一種,在醫(yī)療領(lǐng)域,它可以準(zhǔn)確地利用CT掃描圖像找到大腦供血動脈的阻塞,由于這種阻塞導(dǎo)致的中風(fēng)占比很大,所以深度學(xué)習(xí)的使用,將有助于幫醫(yī)生更快地診斷和治療中風(fēng)患者。

研究人員的目標(biāo)是盡較大可能減少確診時間,因為盡早治療這種阻塞至關(guān)重要。

該研究項目負(fù)責(zé)人Matthew Stib是位于羅得島州首府普羅維登斯的布朗大學(xué)沃倫·阿爾伯特醫(yī)學(xué)院放射科的住院醫(yī)生。他表示:“對于這種對時間非常敏感的診斷而言,幾分鐘都很重要。我們在(治療)時間上減少一分鐘都會令患者的無殘障壽命延長一周。”

CT血管造影掃描是檢測這些阻塞的標(biāo)準(zhǔn)方法,幾分鐘內(nèi)就可以完成。但通常,只有那些經(jīng)過訓(xùn)練的放射科醫(yī)生才能識別出現(xiàn)的阻塞,而在醫(yī)院繁忙或沒有常駐專家的情況下,寶貴的時間可能就流失了。

為了減少治療這些患者的時間,Stib及其同事與布朗大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)系合作開發(fā)了一種開源深度學(xué)習(xí)算法系統(tǒng),可以評估CT圖像及識別大的血管阻塞。

研究人員首先用拍攝的疑似中風(fēng)患者的數(shù)百張CT圖像對系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練,然后再做包含62位患者在內(nèi)的測試模擬,目的是看這個系統(tǒng)是否可以正確識別出患有動脈阻塞的患者。 

 

 

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筆尖指處顯示CT血管造影圖里的冠狀動脈形狀(圖:Getty)

據(jù)了解,他們還同時用了單相和多相CT血管造影技術(shù),以確定哪種技術(shù)與深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的結(jié)合可以提供更好的效果。多相CT血管造影可在掃描過程的多個時間點(diǎn)上拍攝圖像,因此與單相CT血管造影比能提供更詳細(xì)的圖像,單相CT血管造影則只取一個時間點(diǎn)。

上述的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在分析單相圖像時識別大血管阻塞時的精度僅為中等。但使用多相圖像時,精度則會顯著提高,可以100%地成功識別出阻塞,盡管也錯誤地將陰性對照組中的幾個人(31位患者中的7位)歸為有阻塞類。

Stib表示,“這些結(jié)果非常不錯。我們其實就是想優(yōu)化模型的敏感性,確保我們能夠找到每一個陽性患者,因為漏掉一個會有非常可怕的后果。”他指出,深度學(xué)習(xí)之前也被用來評估CT血管造影圖像,但用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)評估多相CT圖像卻是首次。據(jù)他所知,此次用到的算法也是首次開源,這意味著,其他研究人員也可以根據(jù)需要使用和開發(fā)這個系統(tǒng)。

未來,研究團(tuán)隊計劃進(jìn)一步驗證該系統(tǒng),他們將在自己的醫(yī)院進(jìn)行測試,目的是要看這個系統(tǒng)在緊急情況并且有較大數(shù)量患者群體時使用能否達(dá)到同樣精度。如果系統(tǒng)的精度可以保持就可以將這個系統(tǒng)推廣到其他醫(yī)院和診所,進(jìn)而幫助快速診斷疑似中風(fēng)的患者。

Stib解釋說:“該算法并不能取代放射科醫(yī)生的功能,而只是試圖加快診斷時間……如果放射科醫(yī)生不在周圍或者工作流量太大,患者的檢查結(jié)果無法及時處理,這時就會出現(xiàn)警報提示可能存在的阻塞,應(yīng)該有人跟進(jìn)。”他表示,“我認(rèn)為未來的放射科醫(yī)生需要接受這項新技術(shù),要認(rèn)識這項新技術(shù)在提高效率和準(zhǔn)確性方面的潛在附加價值。”

 

責(zé)任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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