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    智動(dòng)化 / 文章 /

    在癌癥檢測(cè)、診斷和治療中的AI應(yīng)用
    檢查中同時(shí)進(jìn)行分析是最大挑戰(zhàn)
    [作者 盧傑瑞]   2021年12月27日 星期一 瀏覽人次: [12556]

    在生物醫(yī)學(xué)研究和醫(yī)療保健領(lǐng)域,人工智慧(AI)越來(lái)越受到重視,特別是在癌癥研究和腫瘤學(xué)領(lǐng)域,包括癌癥檢測(cè)和診斷、分類(lèi)、治療優(yōu)化等藉由AI技術(shù)來(lái)增進(jìn)檢測(cè)和診斷的效益。


    隨著疾病的發(fā)展,癌癥以多種方式表現(xiàn)出來(lái),導(dǎo)致醫(yī)療決策的背景特別具有挑戰(zhàn)性。人工智慧(AI)在生物醫(yī)學(xué)研究和醫(yī)療保健領(lǐng)域越來(lái)越受到重視,特別是在癌癥研究和腫瘤學(xué)領(lǐng)域,其中包括癌癥檢測(cè)和診斷、分類(lèi)、治療優(yōu)化,以及在藥物開(kāi)發(fā)過(guò)程中新標(biāo)靶治療的識(shí)別。


    人工智慧和早期癌癥檢測(cè)

    其他疾病不同,癌癥必須在不同階段進(jìn)行治療,主要是由於檢測(cè)差距所致。而人工智慧技術(shù)可能有助於檢測(cè)體內(nèi)組織中的癌前病變,提高癌癥檢測(cè)的靈敏度。進(jìn)而幫助放射科醫(yī)生加速對(duì)影像進(jìn)行視覺(jué)分析檢測(cè)到病變,甚至發(fā)現(xiàn)原本無(wú)法檢測(cè)到的微小病變組織。


    根據(jù)在歐洲呼吸學(xué)會(huì)國(guó)際大會(huì)上發(fā)表的一項(xiàng)新研究,人工智慧有機(jī)會(huì)能夠比傳統(tǒng)的CT掃描提早一年檢測(cè)出肺癌(圖1)。研究人員利用888病患的CT影像對(duì)人工智慧系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練,而這些人之前都接受過(guò)肺部放射檢查後發(fā)現(xiàn)病變。


    完成對(duì)人工智慧系統(tǒng)訓(xùn)練後,研究人員利用3年的時(shí)間,利用人工智慧系統(tǒng)對(duì)1179名參加者的肺部影像進(jìn)行檢測(cè),最終在所有177位惡性腫瘤病患中,成功辨識(shí)出172位肺部有腫瘤病變,檢出率達(dá)到97%[1]。



    圖1 : ERS在國(guó)際大會(huì)上發(fā)表的研究結(jié)果。人工智慧有機(jī)會(huì)能夠比傳統(tǒng)的CT掃描提早一年檢測(cè)出肺癌。(source:European Respiratory Society)
    圖1 : ERS在國(guó)際大會(huì)上發(fā)表的研究結(jié)果。人工智慧有機(jī)會(huì)能夠比傳統(tǒng)的CT掃描提早一年檢測(cè)出肺癌。(source:European Respiratory Society)

    由於許多因?yàn)槁殬I(yè)風(fēng)險(xiǎn)而導(dǎo)致癌癥,有時(shí)在幾十年內(nèi)都沒(méi)有被發(fā)現(xiàn)。因此可以透過(guò)人工智慧系統(tǒng)為醫(yī)生提供客觀有效的資訊,減少診斷負(fù)擔(dān)以及漏診和誤診率。此外,考慮到某些惡性腫瘤相關(guān)的低存活率—例如,間皮瘤(Mesothelioma),這是一種因?yàn)楸┞对谑尴滤鸷币?jiàn)且高致命的癌癥,5年的存活率為10%。而透過(guò)人工智慧,可以提早發(fā)現(xiàn)出間皮瘤,經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)闹委焷?lái)提高存活率。


    除了肺癌和間皮瘤,研究人員還對(duì)腺癌、腎癌、大腸癌和腦瘤等領(lǐng)域進(jìn)行檢測(cè)和診斷的。現(xiàn)今這一領(lǐng)域的研究速度之快,似乎人工智慧在癌癥領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用潛力。


    人工智慧預(yù)測(cè)癌癥的發(fā)展

    人工智慧還可以幫助癌癥的預(yù)後??梢栽诎l(fā)病前檢測(cè)出已經(jīng)存在腫瘤的高風(fēng)險(xiǎn)群,這可讓臨床醫(yī)生能夠?qū)@些患者提供更適當(dāng)?shù)尼t(yī)療行為,並視情況需要立即進(jìn)行處理。除了癌癥檢測(cè),人工智慧還可以預(yù)測(cè)惡性腫瘤的進(jìn)展和演變,這可能會(huì)幫助醫(yī)生為個(gè)別患者設(shè)計(jì)不同的治療方法。早期治療可以提高患者的生存機(jī)會(huì),因?yàn)榘┌Y在有機(jī)會(huì)建立抗性免疫反應(yīng)之前就被消滅。


    由愛(ài)丁堡大學(xué)和倫敦癌癥研究所(ICR)所成立的一個(gè)研究小組,藉由人工智慧技術(shù)開(kāi)發(fā)了一種能夠識(shí)別惡性細(xì)胞內(nèi)DNA突變模式的模式,可以利用這個(gè)模式來(lái)預(yù)測(cè)基因改變,同時(shí)還發(fā)現(xiàn)了某些反覆發(fā)作的癌癥突變序列,與存活率之間的依存關(guān)係性。此外,團(tuán)隊(duì)也設(shè)計(jì)了一種新技術(shù),可在有類(lèi)似情況的病患之間分享腫瘤資訊。透過(guò)辨識(shí)復(fù)發(fā)可能的模式,並將其與已知的腫瘤學(xué)資料整合起來(lái),預(yù)測(cè)出腫瘤的未來(lái)生長(zhǎng)位置。


    進(jìn)行內(nèi)視鏡檢查時(shí)並未被發(fā)現(xiàn)息肉而病變大腸癌

    根據(jù)衛(wèi)福部的統(tǒng)計(jì),在臺(tái)灣,大腸癌發(fā)生、死亡人數(shù),每年呈快速增加的趨勢(shì),居所有癌癥發(fā)生率及死亡率的第2位及第3位[2]。


    侵襲性癌細(xì)胞而其中大多是由癌前病變(息肉)發(fā)展而來(lái)(圖2),如腺瘤性息肉。而透過(guò)大腸內(nèi)視鏡的檢查,可以在早期發(fā)現(xiàn)癌前病變,並將其腫瘤摘除,有著相當(dāng)顯著降低癌病變的功效,但是但由於是用肉眼進(jìn)行檢查的,因此也存在著被疏忽的風(fēng)險(xiǎn)。



    圖2 : 形成惡性腫瘤前的細(xì)胞變異過(guò)程(source:NCI Division of Cancer Prvention)
    圖2 : 形成惡性腫瘤前的細(xì)胞變異過(guò)程(source:NCI Division of Cancer Prvention)

    儘管如此,有些息肉根據(jù)其大小、形狀和位置是不容易識(shí)別,而且醫(yī)生之間的診斷能力也存在很大差距。因此根據(jù)報(bào)導(dǎo),大腸腺瘤性息肉的疏忽率高達(dá)24%[3],因此有許多病例的病變,在進(jìn)行內(nèi)視鏡檢查時(shí)並未被發(fā)現(xiàn)息肉下,發(fā)展成大腸癌。


    因此日本NEC針對(duì)這樣的需求,利用臉部識(shí)別技術(shù)開(kāi)發(fā)出了影像檢測(cè)系統(tǒng),利用AI技術(shù)來(lái)檢測(cè)大腸息肉。這個(gè)軟體系統(tǒng)是透過(guò)內(nèi)視鏡檢查時(shí)所拍攝的影像,再利用人工智慧自動(dòng)檢測(cè)來(lái)找尋出疑似出現(xiàn)病變的位置(圖3)。



    圖3 : 在檢查過(guò)程中,通過(guò)內(nèi)視鏡設(shè)備拍攝的影片自動(dòng)檢測(cè)疑似病變。然後醫(yī)生擷取靜止影像(左),並很快顯示分析結(jié)果(右)。(source:日本NEC)
    圖3 : 在檢查過(guò)程中,通過(guò)內(nèi)視鏡設(shè)備拍攝的影片自動(dòng)檢測(cè)疑似病變。然後醫(yī)生擷取靜止影像(左),並很快顯示分析結(jié)果(右)。(source:日本NEC)

    利用臉部辨識(shí)技術(shù)來(lái)檢測(cè)惡性腫瘤

    2015年1月,一位NEC的員工在泰國(guó)曼谷國(guó)際機(jī)場(chǎng)候機(jī)時(shí),與內(nèi)視鏡醫(yī)師討論了利用影像進(jìn)行病理分析的可能性,而開(kāi)啟了NEC投入臉部辨識(shí)AI技術(shù)應(yīng)用的研發(fā)計(jì)畫(huà)。其中有一段關(guān)鍵的對(duì)話(huà),當(dāng)時(shí)NEC的員工表示,NEC的臉部辨識(shí)技術(shù)在世界上是最好的[4]。而內(nèi)視鏡醫(yī)師則表示,其實(shí)腫瘤也有特定的「面孔」,提出是否有可能利用臉部辨識(shí)技術(shù),來(lái)檢測(cè)出惡性腫瘤的想法。


    當(dāng)NEC這位員工回到日本後,立即請(qǐng)教了內(nèi)部專(zhuān)精於臉部辨識(shí)技術(shù)的研究員。雖然研究員對(duì)於是否真能利用臉部辨識(shí)技術(shù)來(lái)檢測(cè)惡性腫瘤產(chǎn)生疑慮,還是進(jìn)行了相關(guān)的影像研究,在病患數(shù)十張的照片當(dāng)中,利用臉部辨識(shí)技術(shù)來(lái)嘗試辨認(rèn)出是否存在惡性腫瘤。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)以後,研究人員發(fā)現(xiàn),如果必須在「有沒(méi)有癌癥」之間做出選擇,可能有50%的機(jī)會(huì)猜對(duì)。但當(dāng)真正嘗試透過(guò)特徵點(diǎn)進(jìn)行判斷時(shí),會(huì)驚訝的發(fā)現(xiàn)有70%的答案是正確的。因此,NEC的相關(guān)研究部門(mén)就開(kāi)始思考是否能將深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)應(yīng)用於醫(yī)學(xué),而帶來(lái)新的可能性。


    當(dāng)再進(jìn)一步的嘗試?yán)媚槻勘孀R(shí)技術(shù)來(lái)辨識(shí)非人類(lèi)臉部時(shí),其難度卻出乎了預(yù)期。與人類(lèi)臉部不同的是,癌癥腫瘤沒(méi)有特定的形狀(就像臉部的鼻子,一定是呈現(xiàn)類(lèi)似三角錐狀的突起,即使有差異,也不會(huì)長(zhǎng)成耳朵的形狀,或是變成眉毛),因此很難對(duì)特徵進(jìn)行定義,而克服這個(gè)困難點(diǎn)可能是最大的技術(shù)問(wèn)題。


    由於腫瘤會(huì)有不同類(lèi)型的病變,包括凸起的及平坦的。而哪些已經(jīng)轉(zhuǎn)變成惡性腫瘤?哪些還只是息肉或只是零期癌癥?對(duì)於這些問(wèn)題,NEC尋求日本國(guó)家癌癥中心中央醫(yī)院的醫(yī)學(xué)專(zhuān)家協(xié)助判斷分析(圖4)。



    圖4 : 國(guó)家癌癥中心是日本研究癌癥的核心機(jī)構(gòu)(source:日本國(guó)家癌癥中心)
    圖4 : 國(guó)家癌癥中心是日本研究癌癥的核心機(jī)構(gòu)(source:日本國(guó)家癌癥中心)

    由於腫瘤有許多不同的類(lèi)型,包括極難識(shí)別的表面腫瘤(癌前病變),以及非常小的凹陷性大腸癌。因此,NEC團(tuán)隊(duì)在獲得了5,000名患者的30萬(wàn)張內(nèi)視鏡影像後,在資料庫(kù)中逐一地建立相關(guān)數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)都會(huì)被用來(lái)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時(shí)的「正確答案」。


    檢查中同時(shí)進(jìn)行分析是最大技術(shù)挑戰(zhàn)

    「辨識(shí)出惡性腫瘤」並不是最大的技術(shù)門(mén)檻,而是要能夠在檢查中就能夠進(jìn)行分析。在病患進(jìn)行檢查時(shí),將內(nèi)視鏡插入後,必須根據(jù)鏡頭的影像來(lái)確定是否存在息肉。如果發(fā)現(xiàn)息肉的話(huà),就需要同時(shí)進(jìn)行切除等治療。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),加快影像分析的速度,來(lái)實(shí)現(xiàn)分析與檢查並行,就成了最大的研發(fā)挑戰(zhàn)。


    深度學(xué)習(xí)模型對(duì)於高速分析來(lái)說(shuō)結(jié)構(gòu)太龐大了,因此,NEC利用臉部識(shí)別研發(fā)中所積累的專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)減少模型的大小,來(lái)加快分析的速度。


    通過(guò)這種方式,研究團(tuán)隊(duì)透過(guò)深度學(xué)習(xí)、獨(dú)特的高速處理算法,和影像處理單元 (GPU),開(kāi)發(fā)了一臺(tái)具有人工智慧技術(shù)的PC,建立出可以在臨床檢查中,回傳分析結(jié)果的系統(tǒng)。


    在解決高速分析的問(wèn)題之後,另一個(gè)新的問(wèn)題又伴隨而生,那就是「如何減少未發(fā)現(xiàn)和過(guò)度檢測(cè)」。「未發(fā)現(xiàn)」指的是就是疾病在檢測(cè)過(guò)程中被忽視,而「過(guò)度檢測(cè)」是被誤認(rèn)為存在疾病,而實(shí)際上並沒(méi)有。如果有太多的過(guò)度檢測(cè),在內(nèi)視鏡插入大腸時(shí),一分鐘內(nèi)會(huì)發(fā)出多次警報(bào)。雖然可以防止病變被忽視,使得警報(bào)變得不可靠,而不被相信。


    最初,過(guò)度檢測(cè)的發(fā)生率為百分之幾十,在經(jīng)過(guò)一些試驗(yàn)和錯(cuò)誤而改善了機(jī)制之後,已經(jīng)成功地將其降低到了1%以下,同時(shí),未被發(fā)現(xiàn)的病例數(shù)量也有所減少,最終實(shí)現(xiàn)了較高的發(fā)現(xiàn)率(圖5)。



    圖5 : 利用人工智慧來(lái)進(jìn)行內(nèi)視鏡影像進(jìn)行大腸鏡檢查分析(source:日本國(guó)家癌癥中心中央醫(yī)院)
    圖5 : 利用人工智慧來(lái)進(jìn)行內(nèi)視鏡影像進(jìn)行大腸鏡檢查分析(source:日本國(guó)家癌癥中心中央醫(yī)院)

    精準(zhǔn)治療中的AI應(yīng)用

    「精準(zhǔn)醫(yī)療」通常被稱(chēng)為個(gè)人化醫(yī)療,讓臨床醫(yī)師能夠從各種治療方式中,選擇對(duì)病患最有效的療程,或是進(jìn)行新型藥物的開(kāi)發(fā)。新一代機(jī)器學(xué)習(xí)演算法可以整合非常龐雜的數(shù)據(jù),也許能夠突出新療法的可能性,根據(jù)每個(gè)人獨(dú)特的基因規(guī)劃出治療的方法。相信在未來(lái),AI能夠?qū)Π┌Y患者的治療過(guò)程產(chǎn)生實(shí)質(zhì)的影響性,尤其是在精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域。


    根據(jù)美國(guó)疾病管制與預(yù)防中心的資料,目前癌癥和心臟病是美國(guó)中年人的主要死因,隨著確診和死於癌癥的人數(shù)不斷攀升,可能很快就會(huì)成為整體死亡的主因。其實(shí)癌癥是一種慢性但可治癒的疾病,如果早期發(fā)現(xiàn),整個(gè)醫(yī)療費(fèi)用並不會(huì)太高昂。


    不論是空氣污染、輻射、化學(xué)品和殺蟲(chóng)劑等,甚至暴露在職業(yè)性致癌物下,都有可能會(huì)增加罹患癌癥的風(fēng)險(xiǎn)。隨著新致命疾病的出現(xiàn),慢性疾病獲得醫(yī)療保健資源可能日益減少,如果透過(guò)AI這樣的新興技術(shù),相信可以彌補(bǔ)短缺醫(yī)療資源。目前AI已在許多領(lǐng)域取得重大進(jìn)展,期待也能醫(yī)療保健領(lǐng)域,尤其是腫瘤醫(yī)學(xué)獲得更大的突破。


    參考文獻(xiàn)

    [1] https://www.ersnet.org/news-and-features/news/artificial-intelligence-diagnose-lung-cancer-a-year-earlier/


    [2] 臺(tái)灣衛(wèi)福部在2021年8月2日的「大腸癌防治概況」一文中所公布。https://www.hpa.gov.tw/Pages/Detail.aspx?nodeid=615&pid=1126


    [3] Rex DK, Cutler CS, Lemmel GT, Rahmani EY, Clark DW, Helper DJ, Lehman GA, Mark DG. Colonoscopic miss rates of adenomas determined by back-to-back colonoscopies. Gastroenterology.1997 Jan;112(1):24-8.


    [4] NEC獲得五次被美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所(NIST)評(píng)價(jià)為臉部識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)確度第一。


    *刊頭圖(source:www.imperial.ac.uk)


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