Source @ Vision Chine
15 juillet aux États-Unis est assis sur la plupart des données pathologiques Paige.ai a récemment publié une lourde nouvelles, cette détection et traitement du cancer de l'intelligence artificielle société de démarrage publiée dans annoncé « Nature Medicine », a confirmé que la pathologie AI système pour le cancer de la prostate, le cancer de la peau et le taux de dépistage du cancer du sein a atteint un « quasi-parfaite » précision, a déclaré qu'il était « première pathologie de grade clinique du monde des applications AI. »
En même temps, en Juin dernier, trois imagerie médicale et de matériel médical, a tenu une série de réunions d'orientation: 2019 Conférence de médecine nucléaire (SNMMI 2019), WSGR matériel médical de l'Assemblée, l'Association informatique d'imagerie médicale (SIIM 2019), la réunion à l'unanimité nous nous concentrons sur les nouvelles technologies pour traiter le cancer avec l'IA.
MedTech Innovateur de l'Assemblée générale, beaucoup le diagnostic du cancer et le traitement des jeunes entreprises à partager de nouveaux progrès dans le diagnostic et le traitement du cancer
Que ce soit nouvelles de l'industrie, ou toutes sortes de progrès sur le poids lourd de l'Assemblée générale, montrent une tendance significative: le diagnostic et le traitement du cancer à l'avenir, l'IA sera l'un des plus importants moyens techniques.
Dans les progrès de la médecine d'aujourd'hui, le cancer est encore une maladie incurable, tué dans le monde chaque année plus de 800 millions de vies. Organisation mondiale de la santé rapport publié en Septembre l'année dernière que les hommes et 1/51/6 mondiale des femmes développeront un cancer dans leur vie, les hommes et les femmes 1/11 de 1/8 vont mourir d'un cancer.
La Chine, pays le plus peuplé du monde une incidence plus élevée de cancer, le traitement du cancer est encore un long chemin à parcourir: Institut national des statistiques sur le cancer, la Chine taux de survie à 5 ans des patients atteints de cancer après le traitement d'environ 30%, encore loin 70% -80% de moins que l'Europe et d'autres pays développés.
Au début de 2018, la célèbre revue médicale magazine "The Lancet" (Lancet) a publié un troisième cycle d'analyse de la survie globale du cancer (CONCORD-3), le cancer du poumon en Chine, le cancer du foie, le cancer du pancréas trois survie à 5 ans était de 20% , les enfants cancer du cerveau, la leucémie aiguë lymphoblastique et le lymphome, le taux de cancer de la survie à 5 ans l'enfance inférieure à 50%, tandis que le taux de survie à 5 ans du pays aux États-Unis, le Canada, le Qatar peut atteindre 80%, voire 90%.
Et sur ce chemin épineux que, l'intelligence artificielle peut nous aider dans trois domaines: la prévention, le diagnostic, le traitement.
AI image pour aider la prévention du cancer et le dépistage précoce
Le visage du cancer « roi de maladie grave, » Jusqu'à présent, les gens traitent avec son arme la plus puissante est la prévention et le dépistage précoce.
En effet, le dépistage préalable peut réduire l'incidence. « Washington Post » a rapporté, a écrit aujourd'hui dans les pays développés, les efforts de prévention contribuent à réduire l'incidence de divers cancers (y compris le cancer du poumon et le cancer du col utérin) est.
La technologie AI permet l'efficacité et d'améliorer la précision du dépistage précoce, d'aider davantage les gens font la prévention du cancer. Avec le cancer colorectal, par exemple, des polypes intestinaux son diagnostic précoce est important parce que les polypes peuvent dégénérer en cancer. 2017, Dartmouth Professeur Bruno Korbar réalisé à partir du modèle de marquage de tissu intestinal pour identifier les polypes intestinaux causant le cancer CNN (convolution réseau de neurones), une précision de 93%.
Pour Paige.ai par exemple, leur recherche et le développement de systèmes d'IA par des techniques d'apprentissage en profondeur, dans quelques années, avec quatre pays où plus de 15.000 patients atteints de cancer dans 45000 images de pathologie du cancer pour la formation, a finalement obtenu une excellente précision de diagnostic .
Bien que la biopsie est l'étalon-or pour le diagnostic du cancer, mais limité à son caractère invasif, ainsi que la détection de la pathologie locale, pour obtenir un dépistage du cancer périodique de routine précoce n'est pas possible d'utiliser la détection de la pathologie de la maladie sous-jacente dans la foule. méthodes d'imagerie médicale, y compris CT, TEP et l'IRM, en fonction de leur détection d'angle global, et les caractéristiques non-invasives, est devenu un outil puissant pour le dépistage précoce du cancer. À l'heure actuelle dans l'hôpital de campagne d'image, il y a eu de nombreuses recherches et de l'industrie liés AI pour mener à bien la conversion.
2019 Google I / sur O, chef de produit Google Lily Peng montrant les résultats de Google dans la détection précoce du cancer du poumon ---- tous les cancers, le taux de mortalité par cancer du poumon est le plus élevé, « Malheureusement, 80 pour cent des cancers du poumon sont difficiles dans le dépistage précoce des ".
Lily Peng Google à montrer des résultats de détection précoce du cancer du poumon
image pathologie pulmonaire fournie par le National Cancer Institute des États-Unis et de l'Université du Nord-Ouest, Google a formé le réseau de neurones pour détecter une capacité maligne, la capacité et les radiologues formés à plat ou encore plus élevé. Les résultats montrent, les systèmes d'IA par les analyses de l'année précédente CT des patients atteints d'un cancer du poumon, sera en mesure de trouver des signes de cancer. Pour ces patients, le dépistage précoce signifie que l'augmentation du taux de survie de 40%.
Auparavant, le dépistage précoce du cancer souvent suscité la controverse: un grand nombre de dépistage du cancer précoce signifie également plus le taux de frais médicaux des erreurs de diagnostic et de traitement des déchets excessifs. Pas difficile d'imaginer, après l'IA pour améliorer la qualité de l'image et l'efficacité du cancer, améliorer la précision du dépistage précoce, le problème peut être résolu.
Le dépistage précoce des tendances: pour améliorer la qualité de l'image, réduire les facteurs nocifs
Dans l'année qui vient de se terminer 2019 Prix d'image SNMMI lors de la réunion annuelle, le nouveau PET 68Ga-traceurs REATB de l'hôpital universitaire de Heidelberg peut fournir un aperçu clair de la tumeur, contraste élevé d'image. Les recherches montrent que, l'imagerie 68Ga-REATB PET / CT avec de bonnes caractéristiques d'imagerie à 28 tumeurs différentes, en particulier sarcomes, oesophage, cancer du sein, le cancer du poumon et cholangiocarcinome.
FAPI (inhibiteur de la protéine d'activation des fibroblastes) appelée inhibiteurs de la protéine d'activation des fibroblastes (FAP), qui peut être constitué de fibroblastes jusqu'à plus de 90% du tissu tumoral, et aucune expression dans les cellules normales ou trop faible, il peut être efficacement FAP pour identifier des tumeurs.
« Taux d'absorption élevé 68Ga-REATB rendent utile pour de nombreux types de cancer, en particulier dans le cas du classique 18F-FDG PET / CT est confronté à des limites, » Cancer Research Centre allemand Heidelberg et professeur de médecine à l'Université de Heidelberg Hôpital nucléaire Dr. Uwe Haberkorn représentation. « Par exemple, le sarcome de bas grade ont généralement des niveaux inférieurs de 18F-FDG, ce qui entraîne un chevauchement entre les lésions bénignes et malignes dans le cancer du sein, l'image 18F-FDG PET / CT utilisé dans la détection de la récidive, mais généralement pas recommandé au dépistage précoce du cancer. pour le cancer de l'sophage, 18F-FDG PET / CT pour la sensibilité de la mise en scène des ganglions lymphatiques généralement faible à modérée ».
Améliorer la qualité de l'image, réduire les facteurs nocifs du dépistage précoce du cancer est la plus tendance importante. Le dernier article publié dans des articles de recherche sur les cellules souches Cell montrent, l'examen CT des rayonnements ionisants peut augmenter le risque de cancer ---- 50mGy (à peu près l'équivalent de faire quelques doses examen CT) mais pas de manière significative la cause mutation cellulaire, mais il augmentera la compétitivité de ceux portant la mutation p53, a le potentiel des cellules cancéreuses. Réduire le rayonnement des facteurs nocifs est impératif.
mise au point de la réunion annuelle de cette année SNMMI, faible dose de rayonnement, l'imagerie à haute vitesse du système matériel d'imagerie du corps entier PET est également l'Assemblée générale, a reçu une attention considérable dans le monde entier des chercheurs d'imagerie moléculaire et les médecins cliniques.
Tels que les médias de titane ont rapporté que la profondeur de pénétration médicale (Médical Subtil), le principal accélération imagerie par imagerie médicale, permet PET (imagerie de la médecine nucléaire, la tomographie par émission de positrons) de plus de 4 fois la dose de réactif de rayonnement, puis compléter l'image par la profondeur de la technologie d'apprentissage amélioré rencontrent le niveau de diagnostic. En d'autres termes, ils font très important pour le diagnostic du cancer PET modalité d'imagerie devenir plus efficace, moins radioactifs.
Il est à noter que la pénétration profonde des produits médicaux non seulement peut améliorer la vitesse d'acquisition et une réduction de la dose de rayonnement dans le dépistage précoce des tumeurs dans le corps, dans les maladies neurodégénératives telles que la maladie d'Alzheimer sur, ont le même effet. Auparavant, ses produits ont passé l'approbation de la FDA, et a remporté le CE marque européenne, actuellement un certain nombre d'hôpitaux américains et les centres d'imagerie de commercialisation clinique.
La pénétration profonde du co-fondateur de médecine, Université Greg Stanford School of professeur de médecine Dr Zaharchuk rapports de spéciaux et la valeur des applications IA en médecine nucléaire en conférence SNMMI pour introduire le laboratoire concerné et de la technologie médicale dans l'amélioration de l'étude de la profondeur de pénétration profonde basée sur la reconstruction d'images PET / zones progrès
« À l'heure actuelle, les applications industrielles AI dans l'imagerie médicale, la plupart des entreprises sont concentrées dans la chaîne de l'industrie en aval, à savoir le diagnostic d'imagerie médicale (CAO, assistée par ordinateur Diagnostic). Profondeur de pénétration profonde a rassemblé un groupe de mathématiques médicale, physique, informatique imagerie médicale et le contexte clinique des chercheurs de haut niveau, R & D accent sur la chaîne de l'industrie en amont, par exemple, la reconstruction et l'optimisation de l'image. « PDG médicale pénétration profonde Enhao Gong représente.
Dans le récent « Livre blanc sur l'imagerie médicale AI » dans les experts de la recherche industrielle et clinique suggéré que « une grave pénurie d'imagerie médicale standardisée, des données structurées. Les données d'image ...... est le fondement de l'imagerie médicale standard de développement AI. » La société d'imagerie AI ajouté, aidera à apporter plus à la norme de l'industrie des données d'image pour le diagnostic d'image dans l'avenir, l'imagerie médicale du cancer AI dépistage précoce de la fondation.
Comment traiter le cancer avec l'IA?
Bien que la plupart des cancers sont diagnostiqués après l'entrée dans le mode dur, mais l'IA est encore inutile à ce stade.
Le visage du cancer, au cours des trois derniers grands groupes de traitement humain: la chirurgie, la chimiothérapie, la radiothérapie, vise à éliminer la lésion. Comme son nom l'indique, consiste à l'ablation chirurgicale des lésions par des moyens physiques, le cancer du contrôle par la chimiothérapie est administrée, les médicaments injectables, etc., la radiothérapie est d'essayer de tuer les cellules cancéreuses en utilisant de fortes doses de rayonnement. En général, en fonction de la maladie et cours de traitement sera un mélange de ceux-ci.
Pas difficile d'imaginer, en radiothérapie, le rayonnement aux tissus sains du patient sera blessé si la dose est plus « personnalisée », sera en mesure de réduire l'impact négatif sur le patient.
Il y a quelque temps la Cleveland Clinic bien connu dans la revue médicale « The Lancet » Les documents publiés, il a présenté leur IA pour construire un cadre pour guider le cours de traitement 944 patients ayant une expérience de cancer du poumon. Combiné avec CT du patient (tomographie par ordinateur, tomographie par rayons X) et DSE (dossier de santé électronique, les dossiers médicaux électroniques), ils utilisent le système de formation des techniques d'apprentissage machine à AI pouvoir dire leur radiothérapie dose recommandée, faire de radiothérapie vraiment personnalisé, les effets secondaires finaux peuvent être réduits au minimum, de sorte que le taux d'échec du traitement a été réduite à 5%.
En même temps, les thérapies ciblées, l'immunothérapie et d'autres traitements précis au cours des dernières années augmentent progressivement, l'ancien cancer en interférant avec les molécules spécifiques nécessaires pour le traitement, qui est utilisé pour traiter le cancer en activant propre système immunitaire du patient.
Dans la thérapie traditionnelle, l'IRM peut aider la radiothérapie plus attaquer avec précision les lésions. Cette matière médicale entreprises traditionnelles font déjà - société de dispositifs médicaux des États-Unis Voir Ray, IRM en fournissant des équipements spéciaux, il peut être fait en utilisant l'IRM pour suivre des lésions au cours de la radiothérapie, la radiothérapie permet plus précise. La technologie AI peut être en mesure d'intervenir plus loin.
Par exemple, la Chine vue Kashiwa médical que la radiothérapie CTV système de délimitation automatique qui peut automatiquement GTV délimité (volume de la tumeur) et la CTV (CTV), un seul délinéation cible les patients NPC de 2-4 fois h raccourcie à 10 minutes, l'effet radiothérapie contour horizontal près des experts.
« AI améliorera considérablement la précision de la délimitation de la cible, afin de réduire les médecins de temps indiqués pour réaliser un progrès de la médecine percée dans les points de douleur locale, et mieux répondre aux besoins cliniques des médecins, de fournir aux patients un plan de traitement optimal. » Bo Shen Shuo, comme le PDG de médias de titane dit.
La raison pour laquelle la mortalité par cancer est extrêmement élevé, il est probable que constamment à d'autres organes du corps transféré dans la croissance folle. L'IA peut également être utilisé pour mieux identifier les métastases du cancer, améliorer le taux de réussite du traitement chirurgical. Pathologiste Andrew H. Beck a fondé Pathai, a développé un logiciel qui peut aider à identifier les signes de métastases des ganglions lymphatiques dans les cellules cancéreuses et s'il y a une mesure simple.
AI peut également fournir une aide pour la dernière immunothérapie.
« Notre outil améliorera vraiment la précision du diagnostic et de traitement, la pathologie médicale sera le premier véritablement révolutionné le domaine de l'intelligence artificielle. » Dans une interview dans l'IEEE, Beck a dit de ce que font Pathai. En plus de l'identification des cellules métastatiques, un organigramme existant type de logiciel Pathai pour attirer, pour montrer le développement du cancer des cellules épithéliales, ils ont produit des cellules immunitaires carte, vous pouvez montrer l'effet de nouveaux médicaments thérapeutiques pour l'immunothérapie du cancer.
Pas difficile d'imaginer une meilleure analyse d'impact pathologique pour aider à déterminer la nature de chaque patients atteints de cancer de la tumeur, et de fournir des conseils pour le traitement.
Cependant, les caractéristiques de l'industrie de l'IA et l'industrie médicale, mais aussi des moyens que l'avenir est encore des difficultés à plusieurs niveaux à surmonter:
Tout d'abord, la plupart des technologies d'apprentissage en profondeur ont des exigences plus élevées sur la qualité des données, il n'y a pas de telles données pour les entreprises de start-up, les données sont susceptibles d'être un grand seuil. Paige.ai capable de faire un si grand nombre de formation de données sur le cancer, grâce à Sloan - licence exclusive de plus de 400 millions de fichiers contiennent des informations et de la pathologie de la pathologie électronique Kettering Cancer Center (MSKCC), fondateur de pénétration profonde de la Stanford Medical laboratoire connexes, l'hôpital de Stanford et de Stanford pour obtenir un brevet et de données sous licence.
Deuxièmement, les institutions médicales sont souvent relativement conservatrices, l'introduction de nouvelles technologies sur les applications de processus de traitement existants, vous devrez peut à tester avec une plus longue durée.
Au cours des derniers siècles, sans défense du cancer humain: l'élimination physique, même avec la chèvre du fumier grande, la grenouille secousse de « feu par le feu », les progrès de la technologie médicale moderne et de la technologie AI nous permet de ce visage le plus terrible de la mort ont un vrai armes, peut-être un jour, le passage de la vie précieuse peut être un peu plus lent, un peu plus lent, mais aussi éventuellement devenir un cancer peut être contrôlé, même des maladies curables. ( Ce document à partir du bas de la Silicon Valley, à partir des médias de titane, auteur / Tony Ding poésie )
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