從癌癥早篩到病情追蹤，AI是如何改變醫(yī)療影像的？

極客網(wǎng)·極客觀察11月16日 連切口都不需要醫(yī)生就可以深入人體內(nèi)部，聽起來是不是有點(diǎn)不可思議？放射學(xué)醫(yī)學(xué)成像技術(shù)已經(jīng)有了長足的進(jìn)步，在AI的加持下它又向前跨進(jìn)一大步。用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)大的計(jì)算力掃描人體，尋找人眼可能會(huì)忽視的細(xì)微差異，這是目前醫(yī)學(xué)界正在做的事。

現(xiàn)在的醫(yī)學(xué)成像涉及到一系列復(fù)雜的技術(shù)，它分析每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，從健康中找到疾病，從噪音中找到信號。在放射學(xué)發(fā)展的最初幾十年里，研究人員的主要任務(wù)是提高身體照片的分辨率，隨后幾十年的任務(wù)是解釋數(shù)據(jù)，確保沒有遺漏。

最開始時(shí)成像技術(shù)的首要任務(wù)是診斷醫(yī)療狀況，現(xiàn)在成像技術(shù)慢慢成為治療的重要部分，尤其是在癌癥領(lǐng)域。醫(yī)生們研究圖像，讓影像協(xié)助自己監(jiān)測癌細(xì)胞擴(kuò)散，這樣就能更快更好地知道治療是否有效。影像開始扮演新角色，治療病人的方式有了變化，醫(yī)生獲取的信息更豐富，他們能為病人選擇更好的治療方式。

德克薩斯大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心副教授Basak Dogan說：“未來5年內(nèi)我們將會(huì)看到功能性影像成為治療的一部分?，F(xiàn)在的標(biāo)準(zhǔn)影像無法回答真正的臨床問題，病人希望治療能有更高的精準(zhǔn)度，這樣他們能根據(jù)更豐富的信息做出更好的決定，功能性技術(shù)能幫到他們?！?/p>

早早診斷

充分利用影像，盡可能自動(dòng)閱讀，節(jié)省放射科醫(yī)生寶貴的時(shí)間，這是大多影像碰到的第一個(gè)障礙，不管是X射線、CT掃描、MRI還是超聲波都一樣。此時(shí)計(jì)算機(jī)輔助算法能發(fā)揮作用，用強(qiáng)大的算力訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，讓它區(qū)分異常和正常，這是眼下正在進(jìn)行的工作。

多年來軟件專家一直在與放射線醫(yī)生攜手合作，分析大量正常和不正常影像，醫(yī)生將結(jié)果輸入計(jì)算機(jī)程序，讓計(jì)算機(jī)不斷學(xué)習(xí)，最終讓它可以區(qū)分異常。比較的影像越多，學(xué)得越多，AI的區(qū)分能力就會(huì)越強(qiáng)。

FDA已經(jīng)批準(zhǔn)一種影像算法，它的精準(zhǔn)度高達(dá)80-90%。盡管如此，F(xiàn)DA仍然提出要求，即使機(jī)器學(xué)習(xí)算法有所發(fā)現(xiàn)，最終還是要由人來裁決。AI可以將發(fā)現(xiàn)的疑點(diǎn)標(biāo)記出來，讓醫(yī)生審查，這樣醫(yī)生就能為病人更快提供答案。

在麻省總醫(yī)院（Mass General Brigham），醫(yī)院們用大約50種算法協(xié)助治療，從檢測動(dòng)脈瘤和癌癥到發(fā)現(xiàn)栓塞和中風(fēng)癥狀。當(dāng)中一半算法獲得FDA批準(zhǔn)，其它還在測試。

總醫(yī)院放射科首席數(shù)據(jù)科學(xué)官、副主席Keith Dreyer說：“我們的目標(biāo)是早早發(fā)現(xiàn)疾病。有時(shí)人類醫(yī)生要花好幾天才能精準(zhǔn)診斷，計(jì)算機(jī)不一樣，它不眠不休。如果計(jì)算機(jī)能做到準(zhǔn)確診斷，治病就會(huì)更快一些?！?/p>

更好地追蹤病人

將AI整合到醫(yī)療，計(jì)算機(jī)輔助篩查是第一步，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為監(jiān)測病人、追蹤細(xì)微變化的重要工具。這些技術(shù)對癌癥治療極為重要，醫(yī)生要判斷癌細(xì)胞在增長還是在縮減，或者保持不變，這對于決定如何治療很重要。

Dogan說：“病人正在做化療，癌細(xì)胞發(fā)生了什么？我們很難理解?；熃Y(jié)束之前標(biāo)準(zhǔn)影像技術(shù)無法偵測到任何變化，整個(gè)過程可能持續(xù)幾個(gè)月，要幾個(gè)月才能看到收縮?！?/p>

有了AI影像，我們可以發(fā)現(xiàn)那些與尺寸和解剖學(xué)無關(guān)的癌細(xì)胞變化。Dogan補(bǔ)充道：“在化療早期，癌細(xì)胞的變化大多還沒有到細(xì)胞死亡的程度。變化存在于免疫細(xì)胞和癌細(xì)胞之間的修改性交互。”

許多情況下癌細(xì)胞并沒有從外向內(nèi)以預(yù)測的方式收縮，相反，腫瘤內(nèi)的小塊癌細(xì)胞可能會(huì)死亡，其它繼續(xù)生存，使整個(gè)腫塊變得坑坑洼洼，如同被蟲咬過的毛衣。因?yàn)榧?xì)胞死亡往往與炎癥聯(lián)系在一起，所以有時(shí)癌細(xì)胞的尺寸還在擴(kuò)大，但癌細(xì)胞數(shù)量并不一定在增加。標(biāo)準(zhǔn)影像無法告訴我們有多少癌細(xì)胞還活著，有多少已經(jīng)死亡。最常用的乳腺癌成像技術(shù)是乳房X線和超聲波，它們只是用來尋找解剖特性。

在德克薩斯大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心，Dogan用兩種影像技術(shù)追蹤乳腺癌病人的功能性變化。

第一種，病人每做一個(gè)周期的化療，她就給病人拍照，通過注射微氣泡來查看癌細(xì)胞周圍的細(xì)微壓力變化。超聲波能發(fā)現(xiàn)氣泡壓力的變化，氣泡會(huì)聚攏在癌細(xì)胞周圍；與其它組織相比，增長的癌細(xì)胞會(huì)有更多血管支持其擴(kuò)張。

在另一項(xiàng)研究中，Dogan測試光聲成像技術(shù)，它將光轉(zhuǎn)化為聲音信號。用激光照射乳腺組織，引起細(xì)胞振蕩，這樣就能形成可以捕捉和分析的聲波。光聲成像技術(shù)可以用來判斷癌細(xì)胞的含氧量，在增長時(shí)癌細(xì)胞相比普通細(xì)胞需要更多的氧。分析聲音的變化，就可以知道哪部分癌細(xì)胞正在增長，哪部分沒有增長。

Dogan說：“通過分析癌細(xì)胞圖像，我們能知道哪部分最有可能轉(zhuǎn)移到淋巴結(jié)。臨床醫(yī)生無法告訴你哪部分癌細(xì)胞會(huì)擴(kuò)散到淋巴結(jié)。有了光聲技術(shù)，我們可以早早發(fā)現(xiàn)癌細(xì)胞擴(kuò)散跡象，此時(shí)這種跡象還沒有在掃描中顯現(xiàn)，不需要侵入式活檢就能發(fā)現(xiàn)擴(kuò)散?！?/p>

發(fā)現(xiàn)人類看不見的異常

Dreyer說，當(dāng)我們有了足夠的數(shù)據(jù)和圖像，算法就可以發(fā)現(xiàn)人類發(fā)現(xiàn)不了的畸變。他的團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一種算法，這種算法可以測量人體中的生物標(biāo)記，將指標(biāo)的變化標(biāo)出來，告訴某人他可能有中風(fēng)、骨折或者有心臟病風(fēng)險(xiǎn)。

Dreyer認(rèn)為該技術(shù)是醫(yī)學(xué)成像的“圣杯”，雖然現(xiàn)在還不成熟，但它可以給AI醫(yī)療帶來變革。

當(dāng)AI模型越來越多，最終AI成像可以在家里幫到病人。某一天，我們也許可以通過智能手機(jī)App獲得超聲波成像信息。

Dreyer說：“AI給醫(yī)療保健帶來的真正變化是它能向民眾提供多種解決方案，在民眾變成病人之前提供，這樣民眾就能保持健康。”

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