(1)客戶介紹

 一家荷蘭的醫(yī)院。

(2)項(xiàng)目背景

腫瘤評(píng)估中的人類局限性

結(jié)腸直腸癌是全球第三大常見癌癥，約有一半的患者會(huì)擴(kuò)散到肝臟。專門從事肝臟手術(shù)的 Kazemier 說(shuō)，治療這類癌癥的最佳方法是將其切除。但是有些腫瘤太大無(wú)法切除，因此這些患者必須接受全身治療，例如化學(xué)療法來(lái)縮小腫瘤。

經(jīng)過一段時(shí)間的治療后，使用計(jì)算機(jī)斷層掃描 (CT) 手動(dòng)評(píng)估腫瘤。那時(shí)，醫(yī)療專業(yè)人員可以查看腫瘤是否發(fā)生了縮小或外觀改變。腫瘤對(duì)全身治療的反應(yīng)方式，決定了是否可以進(jìn)行挽救生命的手術(shù)，或是否需要其他化療方案。

這種人工方法會(huì)帶來(lái)許多挑戰(zhàn)。

對(duì)放射科醫(yī)生來(lái)說(shuō)，評(píng)估腫瘤是一個(gè)耗時(shí)的過程。一次 CT 掃描通常只測(cè)量?jī)蓚€(gè)最大的腫瘤 —— 如果一個(gè)病人有兩個(gè)以上的腫瘤，可能會(huì)錯(cuò)過隱藏在剩余腫瘤中的重要線索。此外，人工評(píng)估容易產(chǎn)生主觀性，放射科醫(yī)生在評(píng)估方面會(huì)有差異。

Kazemier 表示，還缺乏 3D 評(píng)估。“腫瘤可能會(huì)縮小，但可能不對(duì)稱。這很難用人眼界定，”他解釋說(shuō)。在其他情況下，腫瘤可能會(huì)改變外觀，這意味著流經(jīng)轉(zhuǎn)移病灶的血液更少 —— 這是全身治療有效性的積極跡象，這也是人類難以發(fā)現(xiàn)的。

這就會(huì)出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。不幸的是，由于人為因素的限制會(huì)發(fā)生誤診，誤診會(huì)使患者面臨危及生命的風(fēng)險(xiǎn)，例如不必要的手術(shù)或化療。

阿姆斯特丹 UMC 與 SAS 一起使用 AI 改變腫瘤評(píng)估。他們?cè)?nbsp;SAS 可視化數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)中，使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型，提高化療反應(yīng)評(píng)估的速度和準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)科學(xué)家還利用 SAS Python 深度學(xué)習(xí) (DLPy) API 來(lái)創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型。自動(dòng)分割等功能可幫助醫(yī)生快速識(shí)別腫瘤形狀和大小的變化并記錄其顏色。

“我們現(xiàn)在能夠完全自動(dòng)響應(yīng)評(píng)估，這確實(shí)是個(gè)很大的進(jìn)步。”Kazemier說(shuō)，“與人工操作相比，此過程不僅更快，而且更準(zhǔn)確。”

該項(xiàng)目首先用 52 名癌癥患者的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，再對(duì) 1380 例轉(zhuǎn)移病灶的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行分析和分割，這能夠教會(huì)系統(tǒng)如何立即識(shí)別腫瘤特征并與醫(yī)生共享重要信息。

先前的評(píng)估方法限制了醫(yī)生的視野，但 AI 模型提供了腫瘤總體積和每個(gè)腫瘤的 3D 表示，使醫(yī)生可以更準(zhǔn)確地確定是救生手術(shù)可行，還是應(yīng)選擇其他治療策略。

“AI 能幫助我們挽救生命......我很確信這一點(diǎn)。” Kazemier 說(shuō)。

為癌癥研究人員準(zhǔn)備的高級(jí)分析

在診所外，SAS 平臺(tái)也可供 1100 多名阿姆斯特丹 UMC 癌癥研究人員使用，以加強(qiáng)其研究工作。SAS Visual Analytics 使他們能夠快速發(fā)現(xiàn)隱藏的趨勢(shì)，而 SAS Visual Statistics 提供的強(qiáng)大工具可用來(lái)執(zhí)行高級(jí)分析和預(yù)測(cè)建模。

此外，SAS Viya 支持在臨床環(huán)境中將原始圖像自動(dòng)轉(zhuǎn)換為客觀指標(biāo)。這種自動(dòng)化將為放射科醫(yī)生節(jié)省大量時(shí)間，同時(shí)減少危險(xiǎn)的漏報(bào)和誤報(bào)數(shù)量。

通過在 SAS Viya 上運(yùn)行這些解決方案，阿姆斯特丹 UMC 為研究人員提供了一個(gè)開放的分析平臺(tái)，以進(jìn)行協(xié)作并更快地獲得創(chuàng)新成果。現(xiàn)在，無(wú)論其數(shù)據(jù)技能或編碼語(yǔ)言偏好如何，致力于改善患者健康的生物學(xué)家、醫(yī)生、醫(yī)學(xué)生、甚至是業(yè)務(wù)分析人員都可以從分析中受益。

“很多使用 SAS Platform 的人員并沒有接受過分析或數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)，”Kazemier 表示，“對(duì)我們而言，這是分析的下一個(gè)階段，我看到了無(wú)限機(jī)遇。”

可解釋的 AI

Kazemier 認(rèn)為，如果要徹底改革醫(yī)療保健體系，AI 技術(shù)必須透明、開放。“如果創(chuàng)建算法幫助醫(yī)生制定決策，那么算法的實(shí)際作用應(yīng)該可以解釋，”他表示，“設(shè)想一下，如果一個(gè)算法的計(jì)算結(jié)果對(duì)患者不利，而醫(yī)生照此行事。那么后果將如何？不止是人會(huì)犯錯(cuò)。”

在臨床環(huán)境中持續(xù)部署分析，其中的一個(gè)關(guān)鍵因素是為醫(yī)療保健的決策管理確立一個(gè)端到端可審計(jì)的透明流程。SAS Platform 概述了每種分析的執(zhí)行方式，以便醫(yī)生輕松跟蹤其模型和算法。人類和機(jī)器之間的這種改良的合作使得人們更加信任 AI。正是 SAS 的這種透明度吸引了 Kazemier。

“我們需要一種可解釋的模型，且仍能維持較高水平的學(xué)習(xí)性能，”他表示，“SAS 是我們目前所接觸到的最可靠的解決方案。”

(4)價(jià)值體現(xiàn)

展望未來(lái)，Kazemier 認(rèn)為 AI 在 Amsterdam UMC 大有可為。

“將來(lái)，或許我們能夠預(yù)測(cè)手術(shù)結(jié)果和患者的整體存活率，”他說(shuō)道，“雖然我們目前正在將 AI 技術(shù)用于結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移患者，但 AI 有潛力被用于評(píng)估包括乳腺癌和肺癌在內(nèi)的許多實(shí)體腫瘤類型。我們僅僅是探索了冰山一角。”