肠癌腹膜转移 运用AI平台能预判
腹膜转移被普遍认为是肠癌的终末期 ， 预后很差 。 当前 ， 诊断肠癌腹膜转移主要通过影像学手段的 ， 敏感性欠缺 ， 特别是对于5mm以下的微小腹膜转移病灶 。
近日 ， 中山大学附属第六医院结直肠外科研究团队和深圳腾讯AI lab开展合作 ， 并成功开发出世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台 ， 能够自动识别原发肿瘤特征 ， 同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征 ， 构建基于人工智能的SVM分类器 。 该AI模型仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像 ， 准确性高达94% ， AUC为0.922 ， 敏感性和特异性均高达94% 。
此项原创性研究成果以“利用深度学习构建人工智能系统诊断肠癌腹膜转移”为题在Annals of Surgery发表了 。 该院袁紫旭博士为第一作者 ， 王辉教授为最后通讯作者 ， 蔡建副主任医师、影像科曹务腾医生、赵业标医生等在该论文中做出了重要贡献 。
据了解 ， 作为外科领域的顶级刊物——Annals of Surgery早在1885年开始出版 ， 刊载了很多外科“里程碑”式的论文 ， 是外科领域的标杆 ， 引领了国际外科的发展方向 ， 目前影响因子10.13分 。
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杂志原文 ， 广州的科学家发现 ， 通过AI平台 ， 能够早期判断出肠癌的腹膜转移 。
人工智能（AI）是研发模拟人类大脑学习并延伸人类能力的新型智能技术科学 ， 近年来AI在医学领域尤其是肿瘤诊断方面得到了很大应用 ， AI擅长对医学图像（影像及病理）的自动识别和诊断 ， AI更新换代后的深度学习算法更具优势 ， 大大提升了AI诊断灵敏性和准确性 。
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根据深度学习算法构建的AI系统的研究结果如上图所示
一直以来 ， 腹膜转移认为是肠癌的终末期 ， 预后很差 。 而当前临床上诊断肠癌腹膜转移主要通过影像学手段 ， 且存在敏感性欠缺的情况 ， 尤其对于5mm以下的微小腹膜转移病灶 。 因此 ， 该院王辉教授课题组一致关注如何早期诊断肠癌腹膜转移 。
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腹膜转移的CT图像以及粟粒状腹壁种植结节
肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10% ， 复发时合并腹膜转移发病率为25-44% 。 “腹膜转移如果能够早期诊断 ， 可以增加彻底减瘤手术的机会 ， 未来能够明显延长肠癌患者的生存期 。 ”王辉教授说 。 2018年开始该团队和深圳腾讯AI lab就建立了合作关系 ， 研发了一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统 ， 经查 ， 这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台 ， 能够自动识别原发肿瘤特征 ， 同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征 ， 构建基于人工智能的SVM分类器 。 训练组一共纳入了19814张CT图像 ， 验证组包括了7837张CT图像 。
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AI自动识别和诊断肿瘤的示意图
研究发现 ， ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像 。 “ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94% ， AUC为0.922 ， 敏感性和特异性均高达94% ， 明显优于常规增强CT的诊断能力 。
袁紫旭表示 ， “我们研发的AI平台是无创的新型诊断系统 ， 基于腹部肿瘤临床上常规使用的增强CT图像 ， 不仅能够自动识别原发肿瘤特征 ， 还融合了周围临近腹膜的特征 ， 临床实用性很强 ， 为临床医生制订手术方案提供参考 ， 也为肠癌患者选择合适的治疗提供依据 。 ”据介绍 ， 该AI平台可以识别其他医院或中心的影像学图像 ， 因此下一步计划将该AI系统移植到其他医院 ， 利用更大规模的独立队列 ， 进行外部验证来证明其普遍适用性 ， 努力解决肠癌腹膜转移癌诊断困难的世界性难题 。
采写南都采访人员王道斌通讯员简文杨于田
【肠癌腹膜转移 运用AI平台能预判】
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