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【深度】机器学习改善癌症诊疗 人工智能革新医药产业

导读: 在福布斯的报道中,与IBM Watson合作的医疗机构Well point的医生表示,试验中IBM Watson对肺癌诊断正确的几率为90%,而人类医生只有50%。医生都经常为IBM Watson给出的建议治疗方案感到惊叹:“为什么我当初就没有想到那一点?”

  某些癌症100%“攻克”已不再是遥不可及的梦想,人工智能将革新医药产业运作方式。

  假设你点击“确定”,系统在5次中只有1次真正确定,剩下4次都弹出窗口“请再试一次”,你会是什么感受?

  但就像你不能在路边拦一个人就让他百米跑进7秒,医生要跟上如今医学发展的速度,每周至少要花160小时阅读新发表的文献,而一周总共只有168小时。

  有些事,只靠人力就是没法做到。

  由此,MSKCC(凯特琳癌症中心)跟IBM合作,利用超级计算机IBMWatson吸收知识的能力,扩展人类的极限:IBMWatson每秒能够扫描上万亿字节的医疗数据,而且“过目不忘”,再结合强大的机器学习算法,从大量结构化和非结构化数据中得出洞察,进而助力医生做出更加个性化的的治疗方案。

  在福布斯的报道中,与IBMWatson合作的医疗机构Wellpoint的医生表示,试验中IBMWatson对肺癌诊断正确的几率为90%,而人类医生只有50%。使用IBMWatson参与临床教学的医院ClevelandClinic的医生都经常为IBMWatson给出的建议治疗方案感到惊叹:“为什么我(们)当初就没有想到那一点?!”

  让机器从数据中找规律

  虽然“科学和技术飞速发展”已成了老生常谈,而癌症诊疗还是一个充满迷思的领域。目前,人们经常提及并感到恐惧的癌症包含:“肺癌”“乳腺癌”等。

  借助基因检测等生物信息技术,我们知道,所谓的“肺癌”“肾癌”“乳腺癌”,实际上是对成千上万种不同的细胞突变模式或错误排列的总称。根据2015年一篇研究肾癌的论文,正如世界上没有两片一模一样的树叶,地球上也没有两个一模一样的肿瘤;还有研究发现,就连同一个人的同一个肿瘤里面,也没有两个细胞在遗传基因上是一样的。

  了解这一点,对癌症诊疗十分关键。目前,癌症诊断几乎全都是靠“看”:人类医生在显微镜下观看细胞或组织样本,有时候对细胞DNA、RNA或者蛋白质的一些测试结果可以帮助医生做出判断——但归根结底,还是靠“看”。据媒体报道,2014年,美国肺癌、乳腺癌和皮肤癌的死亡率将近40%,所以对于癌症而言,早发现早治疗非常关键。

  靶向药物及疗法的出现,使癌症医疗情形大为改观。所谓“靶向治疗”,就是针对含有某种癌症有关的基因突变的细胞,开发“靶向药物”,要么杀死这些细胞,要么使其不能复制。然而,据统计,目前癌症药物治疗有效——即肿瘤体积显著缩小——比例只有22%。也就是说,再怎么“靶向”,当靶子的数量太多时,治疗也鞭长莫及。

  如何从大量杂乱无章的信息中发现模式并找出规律?

  很容易想到的方法是,借助机器的计算力分析并预测医疗数据。1991年,用于医学诊断的简单贝叶斯方法QMR模型被提出。1994年,《美国医学信息学会》(JAMIA)发表了题为《医疗诊断决策支持系统:过去、现在和未来》的调查文章。2005年,《英国医学杂志》(BMJ)发表了题为《用临床决策支持系统提高临床实践》的论文。

  近年来,随着计算能力的提升和相关医疗大数据的发展,越来越多的医生开始使用机器学习帮助癌症诊断。机器学习算法使用各种统计、概率和优化方法让计算机从输入中“学习”,从海量非结构化的数据中识别出人类难以识别的模式。除了癌症诊断,机器学习也可以用于癌症预后及复发的判断。

  在癌症诊断中使用的机器学习算法主要有三种:监督学习、无监督学习和强化学习。在监督学习的情况下,癌症诊断可以简化为“分类”:模型根据训练结果,将输入的数据分为几类。假设采集了与乳腺癌有关的数据,根据肿瘤的大小判断该肿瘤是良性还是恶性,那么机器学习模型要问答的问题,就成了估计这个肿瘤是良性(或恶性)的概率,如下图。

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