<p>西比爾這個名字起源于古希臘的神諭，也被稱為西比爾:女性形象，被依賴來傳遞神對看不見的和無所不能的過去、現(xiàn)在和未來的知識?，F(xiàn)在，這個名字被從古代挖掘出來，被賦予了一種用于肺癌風(fēng)險評估的人工智能工具，該工具由麻省理工學(xué)院的阿卜杜勒&middot;拉提夫&middot;賈米爾健康機(jī)器學(xué)習(xí)診所、馬薩諸塞州綜合癌癥中心(MGCC)和長工紀(jì)念醫(yī)院(CGMH)的研究人員開發(fā)。</p> <p>&nbsp;</p> <p>肺癌是世界上最致命的癌癥，在2020年導(dǎo)致全球170萬人死亡，死亡人數(shù)超過了排在其后的三種最致命癌癥的總和。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;這是最大的癌癥殺手，因?yàn)樗鄬ΤＲ?，而且相對難以治療，尤其是當(dāng)它達(dá)到晚期時。&rdquo;MGCC胸外科介入放射科醫(yī)生、這項(xiàng)新工作的合著者弗洛里安&middot;芬特曼說。&ldquo;在這種情況下，重要的是要知道，如果你早期發(fā)現(xiàn)肺癌，長期結(jié)果會明顯更好。你的5年生存率接近70%，而如果你在晚期發(fā)現(xiàn)它，5年生存率略低于10%。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>盡管近年來針對肺癌的新療法出現(xiàn)了激增，但大多數(shù)肺癌患者仍然死于這種疾病。目前，肺低劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描(LDCT)是篩查肺癌患者的最常用方法，希望在早期階段發(fā)現(xiàn)肺癌，那時仍可以通過手術(shù)切除。Sybil將篩查進(jìn)一步推進(jìn)，在沒有放射科醫(yī)生協(xié)助的情況下分析LDCT圖像數(shù)據(jù)，預(yù)測患者在六年內(nèi)發(fā)展為肺癌的風(fēng)險。</p> <p>&nbsp;</p> <p>在他們發(fā)表在《臨床腫瘤學(xué)雜志》上的新論文中，Jameel診所、MGCC和CGMH的研究人員證明，Sybil在六年內(nèi)分別從國家肺癌篩查試驗(yàn)(NLST)、麻省總醫(yī)院(MGH)和CGMH的不同組肺LDCT掃描中獲得了0.75、0.81和0.80的c指數(shù)&mdash;&mdash;c指數(shù)得分超過0.7的模型被認(rèn)為是良好的，超過0.8的模型被認(rèn)為是強(qiáng)的。使用Sybil進(jìn)行一年預(yù)測的roc - auc得分更高，從0.86到0.94，其中1.00是可能的最高分。</p> <p>&nbsp;</p> <p>盡管取得了成功，但肺部CT掃描的3D特性使Sybil成為一個挑戰(zhàn)。合著者Peter Mikhael是麻省理工學(xué)院電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)的博士生，也是Jameel診所和麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)的附屬機(jī)構(gòu)，他將這一過程比作&ldquo;大海撈針&rdquo;。用于訓(xùn)練西比爾的成像數(shù)據(jù)基本上沒有任何癌癥跡象，因?yàn)樵缙诜伟┲徽挤蔚囊恍〔糠?amp;mdash;&mdash;只是組成每次CT掃描的數(shù)十萬像素的一小部分。肺組織較密集的部分被稱為肺結(jié)節(jié)，雖然它們有癌變的可能，但大多數(shù)不是，可能是由愈合的感染或空氣中的刺激物引起的。</p> <p>&nbsp;</p> <p>為了確保Sybil能夠準(zhǔn)確地評估癌癥風(fēng)險，F(xiàn)intelmann和他的團(tuán)隊(duì)在沒有明顯癌癥跡象的CT掃描上測試模型之前，將數(shù)百個CT掃描標(biāo)記為可見的癌性腫瘤，這些腫瘤將用于訓(xùn)練Sybil。</p> <p>&nbsp;</p> <p>麻省理工學(xué)院電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)博士生Jeremy Wohlwend是這篇論文的合著者，也是Jameel診所和CSAIL附屬機(jī)構(gòu)的成員，他對茜比爾的分?jǐn)?shù)如此之高感到驚訝，盡管她沒有任何可見的癌癥。他回憶道:&ldquo;我們發(fā)現(xiàn)，雖然我們(作為人類)不能很好地看到癌癥在哪里，但該模型仍然可以對哪種肺最終會發(fā)展成癌癥具有一定的預(yù)測能力。&rdquo;&ldquo;知道(Sybil)能夠突出哪一方是最有可能的一方，這對我們來說真的很有趣。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>聯(lián)合作者Lecia V. Sequist是醫(yī)學(xué)腫瘤學(xué)家、肺癌專家，也是MGH早期癌癥檢測創(chuàng)新中心的主任，他說，該團(tuán)隊(duì)用Sybil取得的結(jié)果很重要，&ldquo;因?yàn)榉伟┖Y查在美國或全球尚未充分發(fā)揮其潛力，而Sybil可能能夠幫助我們彌合這一差距。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>由于多種因素，在美國肺癌最嚴(yán)重的地區(qū)，肺癌篩查項(xiàng)目還不發(fā)達(dá)。這些因素包括對吸煙者的歧視，以及各州不同的醫(yī)療補(bǔ)助擴(kuò)張等政治和政策因素。</p> <p>&nbsp;</p> <p>此外，如今許多被診斷為肺癌的患者要么從不吸煙，要么是15年前戒煙的煙民&mdash;&mdash;這兩種特征使得這兩組人都不適合在美國進(jìn)行肺癌CT篩查。</p> <p>&nbsp;</p> <p>米哈伊爾說:&ldquo;我們的培訓(xùn)數(shù)據(jù)只包括吸煙者，因?yàn)檫@是參加NLST的必要標(biāo)準(zhǔn)。&rdquo;&ldquo;在臺灣，他們篩查不吸煙的人，所以我們的驗(yàn)證數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)會包含不吸煙的人，看到Sybil在這一人群中推廣得很好，令人興奮。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>Sequist說:&ldquo;研究中令人興奮的下一步將是在不吸煙或幾十年前戒煙的肺癌風(fēng)險人群中對Sybil進(jìn)行前瞻性測試。&rdquo;&ldquo;我每天都在我的肺癌診所治療這樣的病人，他們很難接受他們本來就不是接受篩查的候選人。也許將來這種情況會改變。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>有越來越多的肺癌患者被歸類為非吸煙者。不吸煙的女性比不吸煙的男性更容易被診斷出肺癌。在全球范圍內(nèi)，被診斷患有肺癌的女性中，超過50%的人不吸煙，而男性中這一比例為15%至20%。</p> <p>&nbsp;</p> <p>麻省理工學(xué)院教授Regina Barzilay是論文的合著者，也是Jameel診所人工智能教師的負(fù)責(zé)人，也是科赫綜合癌癥研究所的成員，她將麻省理工學(xué)院和MGH在Sybil上的共同努力歸功于西爾維婭，西爾維婭是Barzilay的一位密友的妹妹，也是Sequist的患者之一。&ldquo;西爾維婭年輕、健康、愛運(yùn)動&mdash;&mdash;她從不吸煙，&rdquo;巴茲萊回憶道。&ldquo;當(dāng)她開始咳嗽時，醫(yī)生和家人最初都沒有懷疑她可能是肺癌。當(dāng)西爾維婭最終被診斷出來并見到塞奎斯特醫(yī)生時，她的病情已經(jīng)嚴(yán)重到無法恢復(fù)正常。在哀悼西爾維婭的去世時，我們不禁想到還有多少病人有著類似的軌跡。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>這項(xiàng)工作得到了橋梁項(xiàng)目的支持，該項(xiàng)目由麻省理工學(xué)院科赫研究所和達(dá)納-法伯/哈佛癌癥中心合作開展;麻省理工學(xué)院賈米爾診所;廣達(dá)電腦;勇敢面對癌癥;MGH早期癌癥檢測創(chuàng)新中心;布拉勞爾家族和蘭德里家族;晚期肺癌;以及麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)布羅德研究所的埃里克和溫迪&middot;施密特中心。長庚醫(yī)學(xué)基金會林口CGMH癌癥中心提供數(shù)據(jù)收集協(xié)助，楊瑞陽、宋俊及其團(tuán)隊(duì)(廣達(dá)計(jì)算機(jī)公司)為CGMH數(shù)據(jù)集分析提供技術(shù)和計(jì)算支持。作者感謝國家癌癥研究所訪問國家肺癌篩查試驗(yàn)收集的NCI數(shù)據(jù)，以及參與該試驗(yàn)的患者。</p> <p>&nbsp;</p> <blockquote> <p>注：本文由院校官方新聞直譯，僅供參考，不代表指南者留學(xué)態(tài)度觀點(diǎn)。</p> </blockquote>