人工智能辅助膀胱癌诊断,牵头人:诊断能力不亚于高职称专家

人工智能辅助膀胱癌诊断,牵头人:诊断能力不亚于高职称专家

医疗领域中广泛使用的人工智能技术,在肿瘤领域有新突破。

日前,南都记者在2021年中国膀胱癌高峰论坛中注意到,中山大学孙逸仙纪念医院副院长林天歆教授向媒体披露了人工智能在膀胱癌诊断的进展。

他表示,人工智能辅助诊断膀胱癌项目从2019年立项至今,已在膀胱癌医学影像诊断和膀胱镜诊断中取得突破。经过验证后,人工智能对所有类型膀胱癌的诊断准确度达98%,而对膀胱癌中最难诊断的原位癌,诊断准确率去到80%。“我们试过跟医生对比后,发现人工智能的诊断能力不亚于高职称专家”。

对膀胱癌诊断能力不亚于高职称专家

据南都记者了解,具有在算法“加持”下拥有强大计算能力的人工智能,可对复杂的数据集进行分析,并发现容易被忽略的信息,而这一特性用于医疗领域,将实现疾病的早期诊断和精准治疗。

因人工智能具备上述特性,因此中山大学孙逸仙纪念医院泌尿外科团队,人工智能辅助膀胱癌诊断方面进行发力研究。

“2019年1月,我们这个项目作为广东省科技厅的重大专项,主要针对膀胱癌诊断中的5大场景进行切入。”林天歆介绍,所谓膀胱癌诊断的5大场景,分别是医学影像中膀胱癌的侵犯程度和是否有淋巴结转移、膀胱癌的内镜诊断、原位癌诊断以及膀胱癌病理诊断等,“在两年多的时间里,项目取得了很多较大的突破”。

据南都记者了解,目前人工智能应用于膀胱癌医学影像以及膀胱镜下的应用,取得了较大进展。例如在膀胱镜诊断,林天歆告诉南都记者,他们收集利用了一万多名有膀胱及泌尿系统疾病患者合计七万多张膀胱镜下的图片,进行了相关数据建模,其中这些膀胱镜下的图片除了膀胱癌外,还包括膀胱炎症、结石及前列腺增生等,“这套人工智能经过了约50次迭代后,我们拿去其他医院对一些既往发生的病例进行验证,人工智能准确度达到了98%”。

林天歆还表示,为了验证人工智能的准确程度,他还组织了一次“人机大赛”,让住院医师、主治医师、副主任医师及以上职称的医生与人工智能进行膀胱镜诊断对比。通过约30个病例验证(最终都有病理结果核定)后,发现人工智能的诊断准确率与高职称专家(即副主任医师和以上)相当。

“另外我们还发现,在膀胱癌原位癌的诊断上,人工智能辅助下能提高发现率,我们和上海交通大学仁济医院、上海长海医院吧所有原位癌的膀胱镜诊断资料集合起来建模,最后验证发现人工智能辅助下,原位癌的诊断率达到了80%。”

林天歆表示,目前搭载AI的影像诊断系统、膀胱癌内镜诊断系统在中山大学孙逸仙纪念医院进行使用,“作为膀胱癌诊断的辅助应用手段,人工智能将提高年轻医生在临床作出准确判断减少误诊,未来我们考虑向更多的医疗机构,包括基层医院等进行推广”。

出现无痛血尿必须去医院

诊断技术进步,对于膀胱癌诊治的重要意义不言而喻。

据南都记者了解,膀胱癌作为恶性肿瘤之一,目前该肿瘤在我国发病人群存在持续增长的情况,而且往往存在“发现疾病就已是中晚期”的窘况。

中华医学会泌尿外科分会主任委员、中山大学孙逸仙纪念医院泌尿外科主任黄健教授表示,2020年我国膀胱癌新发病例就已达到8万左右,2025年可能会达到10万左右。作为一个威胁性大的恶性肿瘤,“我们对膀胱癌患者的发现诊断,可能比国外更晚期,因此我们需要早诊断”。

黄健介绍,膀胱癌最显著的一个特征就是无痛血尿发生。“但我们留意到,公众对于血尿的警惕性还是不够,尤其在农村地区,有些患者已经持续几天血尿,然后服用所谓的‘土方’止住了症状,就不去检查了;还有一些患者已经入院准备手术了,结果血尿停了后,他就拒绝手术……这些往往导致患者延误病情,最终拖到了晚期。所以我认为,公众对膀胱癌的意识还是需要提高。”

就目前膀胱癌的诊断方法,黄健表示膀胱镜、尿脱落细胞检查以及影像学等,都是早发现膀胱癌的检查方式。而对于早期发生的膀胱癌,可通过电切、激光等方法对肿瘤进行切除,在预防复发方面可使用卡介苗进行灌注;如果是浸润性生长的肿瘤,则可采取膀胱全切(包括人工再造膀胱或直接接尿道等);如果膀胱癌发展至晚期,包括化疗、免疫治疗等都是可选择的治疗方式。

据南都记者了解,为建立规范化诊疗流程,制定科学化的诊疗方案,2021年中国膀胱癌高峰论坛启动了全国首批25家膀胱癌规范诊疗示范中心授牌仪式,携手推进膀胱癌诊疗新模式。

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作者:机器人产业网
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