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欧盟将投资3500万欧元用于研发AI癌症诊断技术 

   据Famagusta-gazette网站7月9日报道,欧盟委员会发起了3500万欧元的提案征集,用于支持开发诊断常见癌症的人工智能图像识别系统,包括其他工具和分析方法。这项研发资金投入,有利于推进癌症的预防、预测和治疗。

  欧盟委员会数字经济和社会专员Mariya Garbiel介绍,欧盟委员会投入了1.77亿欧元用于实现医疗保健和护理的数字转型,以及投资值得信赖的数字化治疗解决方案和网络安全等,AI在癌症诊断中的应用投资,就是该方案下的一条投资提案。

  Garbiel说:“我们必须与成员国一道,建立一个平衡个人和卫生系统框架限制,也为了所有人的利益在医疗保健领域进行创新。我们还要推进跨境健康数据交换,同时解决相关隐私和数据保护问题。”

  目前AI可以诊断哪些癌症?

  1. 皮肤癌

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  Sciencedaily网站2018年5月报道,一种被称为深度学习卷积神经网络的人工智能比有经验的皮肤科医生更擅长检测皮肤癌。研究人员使用这套AI系统对10万多张恶性黑色素瘤与良性痣的照片进行诊断,并与58名国际皮肤科医生诊断结果进行对比。结果发现,AI诊断遗漏的黑色素瘤更少,成功率高达95%,误诊良性痣的概率也更低。

  2. 肺癌

  2019年5月,《自然·医学》一份研究指出,谷歌与美国西北大学医学院合作研制一款针对早期肺癌诊断AI系统。AI可学会筛查肺癌特征,对恶性肺结节进行检测分析甚至预测恶性程度,从而实现对肺癌的早期诊断。并且,该系统的准确率可达94%,超过放射科医生,谷歌还曾表示它能比医生早一年查出肺癌。

  2019年3月,《胸腔》杂志一份研究中,匹兹堡大学计算和系统生物学副主任Panayiotis Benos介绍,四分之一的美国胸部低剂量CT检查都会显示有肺部结节阴影,但其中仅有4%是癌症。那么对于96%的良性结节患者来说,进一步的手术就是没有必要的。他让AI算法学习了218名高危人群的检查结果,以此进行下一步的广泛实验。结果发现,该AI算法可以让30%的良性结节患者免于进一步的不必要的检查,也不会遗漏一个癌症病例。

  3. 乳腺癌

  CNN网站2017年3月报道,谷歌使用一种叫做深度学习AI来分析荷兰一所大学提供的数千张乳腺癌癌细胞切片。该项目经理Lily Peng介绍,谷歌的AI系统擅长对潜在的癌症非常敏感,它可以找到人错过的东西。但有时它会错误地将某些东西识别为癌症,这时病理学家就可以指出“这不是癌症。” 把这两种力量有机结合,可以定位找到潜藏的肿瘤。

  2019年5月,WebMD网站报道,麻省理工学院博士Adam Yala指出,疾病家族史等因素对乳腺癌的患病有很大的影响,因此在新的AI系统中她加入了多种乳腺癌传统影响因子,包括年龄、家族史、乳房密度等。结果发现,普通的AI影像诊断和AI多因素混合影像诊断均能够提高高风险乳腺癌的诊断率,而混合因素诊断更为准确。

  4. 前列腺癌

  2018年哥本哈根举行的欧洲泌尿学大会上,南京鼓楼医院泌尿外科的郭宏骞主任团队从283名患者中取了918份前列腺病理切片样本。他们将这些病理图像被细分为40000个较小的样本,其中30000个样本用于“训练”软件,其余的10000个样本用于测试病理准确性。结果显示,99.38%的病例(与专业病理学家的“金标准”对比)诊断准确。

  5. 脑肿瘤

  2018年3月,来自美国、德国、意大利等100多个实验室的近150位科学家通力合作,联合在顶级期刊《自然》发表文章称,他们开发了一个超级AI系统,该系统基于肿瘤组织DNA的甲基化数据,可以准确区分近100种不同的中枢神经系统肿瘤。更厉害的是,这个AI系统还能自学成才,发现一些临床指南里面没有的新分类。

  作者比较了计算机和病理学家所做的诊断。在60.4%的样本上,AI系统和病理学家诊断是一致的。15.5%的样本AI系统和病理学家的也是一致的,只不过AI系统认为,它们应该属于一个更小的亚型。还有12.6%的病例,AI系统和病理学家诊断的结果不一致。经过更加深入的分析(例如基因测序)之后,92.8%的样本是AI系统正确。

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