医生如何利用AI检测脑肿瘤
人工智能模型在检测MRI图像中的脑肿瘤方面越来越出色。迄今为止，已确定超过150种类型的脑肿瘤；虽然并非所有脑肿瘤都是脑癌，但由于它们的位置，它们仍然可能很危险。约翰霍普金斯医学指出，位于大脑重要区域的良性脑肿瘤可能是致命的。在极少数情况下，良性肿瘤可能会变成恶性肿瘤。
今年，预计近19,000人将死于脑部和其他神经系统癌症。据美国癌症协会估计，去年约有相同数量的人死于脑和脊髓肿瘤。
现在，科学家们已经训练了卷积神经网络（也称为机器学习算法，一种人工智能）来识别哪些MRI图像显示的是健康大脑，哪些受到了癌症的影响。此外，这些模型还可以确定受癌症影响的区域以及癌症的类型。
尽管并非所有的脑肿瘤都是恶性的，但它们仍然可能对患者构成威胁。新的研究正在利用AI更好地检测MRI图像中的肿瘤（Getty Images/iStock）。
他们发现，AI网络在检测正常脑图像和区分癌变和健康大脑方面得分很高。第一个模型检测脑癌的平均准确率接近86%。第二个模型的准确率超过83%。
研究人员使用公共领域的MRI影像数据来训练这些模型。他们的研究结果于周二发表在《生物学方法与协议》杂志上的一篇新论文中。
为了提高网络检测肿瘤的能力，作者们对其进行了伪装检测训练。他们认为，动物通过自然伪装隐藏自己（如变色龙和竹节虫）与癌细胞群融入健康脑组织之间存在平行关系。
作者们发现，该网络可以生成显示其分类特定区域的图像。他们表示，这一功能将使医生能够将其自己的决策与AI的决策进行交叉验证。
然而，在所有情况下，网络仍然难以区分不同类型的脑癌。
表现最佳的提议模型比标准的人类检测准确率低约6%。
尽管如此，研究人员表示，随着他们在伪装检测方面的训练，其准确性和清晰度有所提高。并且，将一个任务训练的模型用于新的但相关项目的重用能力也提高了准确率。
此前，密歇根大学健康的一项研究发现，AI可以在不到90秒的时间内预测癌性脑肿瘤的遗传特征。
“AI的进步使得模式检测和识别更加准确。”该论文的主要作者Arash Yazdanbakhsh在一份声明中说，“这进而有助于基于影像的诊断辅助和筛查，但也需要更多解释AI是如何完成任务的。”
“追求AI的可解释性增强了人类与AI之间的沟通。这一点在医疗专业人员与设计用于医疗目的的AI之间尤为重要。清晰且可解释的模型更有利于诊断、跟踪疾病进展和监测治疗。”他补充道。
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