使用人工智能加快手术过程中脑瘤的诊断

时间：2020-08-28  作者：盛诺一家

于患有脑瘤的患者，治疗的头一步通常是手术，以切除尽可能多的肿块。 在手术过程中获得并分析的肿瘤样本可以帮助精确诊断肿瘤并确定肿瘤与健康脑组织之间的界限。但是，这种术中病理分析需要花费时间-在外科医生和患者等待结果的同时，必须由病理学家对样品进行处理，染色和分析。 现在，一项新研究表明，结合了先进的成像技术和人工智能（AI）的过程可以在手术过程中不到3分钟的时间内准确诊断出脑瘤。 该方法还能够准确地区分脑瘤组织和健康组织。该研究结果于1月6日发表在《自然医学》上。

美国国立卫生研究院外科神经学分会的神经外科医师卡里姆?扎格洛尔（Kareem Zaghloul）博士表示，研究结果令他感到鼓舞。 Zaghloul博士说：“这项人工智能诊断技术可以帮助告知需要多么积极或保守的手术。”

应用影像和AI技术

在这项研究中，由密歇根大学首席神经外科医师Orringer博士和Todd Hollon博士领导的研究团队想要测试他们是否可以将一种称为刺激拉曼组织学（SRH）的成像技术与AI的预测能力相结合改善目前的术中病理实践。

SRH是一种特殊的显微镜形式，可用于直接在手术室中观察新鲜的组织样本，甚至产生与病理学家应用于冷冻组织样本以分析细胞结构相同的“染色”。在密歇根大学，外科团队已经在将SRH系统用于某些脑肿瘤和头颈癌手术。

人工智能涉及使用功能强大的计算机来执行通常与人类智能相关的任务。一种称为深度学习的AI使用复杂的数学算法（有时称为卷积神经网络）从数据中提取特征，然后对其进行“训练”。

这种训练使算法能够识别模式并执行诸如分析图像之类的任务。例如，在医学中，正在研究此类算法，以查看它们是否可以帮助评估乳房X线照片，检测子宫颈癌前组织或更准确地检测癌性痣。为了将SRH成像仪的功能与AI结合起来，研究人员先在SRH产生的脑肿瘤组织图像上训练算法。在培训中，他们使用了来自415例患者的250万多个肿瘤组织图像。这些图像涵盖了三种非肿瘤组织分类，包括健康的灰色或白色物质，以及十种常见的脑肿瘤类型，占美国所有脑肿瘤诊断的90％以上。

临床试验中的测试

为了探索SRH?AI技术在诊断脑肿瘤中的临床价值，研究人员在一项临床试验中招募了280名患者，所有患者均同意允许外科医生收集除通常收集的肿瘤组织之外的其他肿瘤组织，但采用的方式是不会带来额外的风险。

将组织标本分为两部分，并在手术室中使用新技术（通过算法将SRH图像分类）和常规实验室病理学（病理学家对组织进行处理，染色和分析）进行分析，以查看新技术是否如传统技术。

事实证明确实如此。该算法可在94.6％的时间内正确诊断出脑肿瘤，而传统的基于病理学家的分析的总准确率为93.9％。在通过算法对组织标本进行错误分类的情况下，病理学家做出了正确的诊断。在病理学家对样品进行错误分类的情况下，该算法可以做出正确的诊断。

研究人员指出，人工智能技术和病理学家相互核对的能力突显了病理学家需要与人工智能技术一起工作来解释具有挑战性的病例并确保诊断准确性。

提高手术精度

肿瘤切除的程度可以在手术期间以及术后MRI扫描中确定，该扫描显示切除的完成程度。尽管在手术期间尽可能多地切除肿瘤可以改善患者的寿命，但是在手术期间切除过多的健康脑组织会对患者产生严重而有害的后果，例如运动功能受损，记忆力减退或视力问题。为了解决这个问题，研究人员还研究了新技术在患者仍处于手术状态时将肿瘤组织与健康脑组织区分开的能力。

由于肿瘤细胞有时会浸润健康组织，因此在手术过程中用肉眼很难识别出肿瘤与健康组织之间的边界。通过将每个标本图像分解成较小的“斑块”，AI技术使外科医生可以快速而清晰地识别出包含肿瘤或健康组织的区域。

Orringer博士认为使用SRH?AI技术，我们可以可视化在手术中不可见的肿瘤细胞。

Zaghloul博士表示由于患者的预后取决于切除的程度，因此可以获得更好的脑肿瘤边缘信息，因为保留了健康的组织，可以使患者获得更好的治疗效果，并减少与手术相关的并发症。

人工智能在脑肿瘤中的未来Zaghloul博士认为在将该新技术扩展到其他中心和机构之前，非常需要对更多患者进行可靠的测试，并将该技术扩展到包括罕见的脑肿瘤在内。

今天，SRH成像仪已在美国各地的几个主要癌症中心使用。 Orringer博士解释说AI和SRH成像都是新兴技术，因此将它们集成到护理中将面临挑战，例如财务或监管问题以及临床医生培训。他希望SRH?AI技术的使用在将来能够得到扩展，包括在病理资源有限且可能在多种不同癌症类型中使用的中心。

文章来源：编译于www.cancer.gov  2020/2/12 发表的文章《Artificial Intelligence Expedites Brain Tumor Diagnosis during Surgery》

https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2020/artificial-intelligence-brain-tumor-diagnosis-surgery