研究人员发现人工智能在预测脑转移结果方面优于人眼

约克大学研究人员最近的一项研究表明，在预测脑转移患者的治疗结果方面，他们开发的一种创新人工智能 (AI) 技术比人眼更有效。该团队希望新的研究和技术最终能够为癌症患者带来更有针对性的治疗计划和更好的健康结果。

“这是对 MRI 进行复杂而全面的分析，以发现人眼通常无法捕捉到的特征和模式，”约克研究主席、拉松德工程学院生物医学工程和计算机科学副教授 Ali Sadeghi-Naini 说，并领导研究。

“我们希望我们的技术是一种基于 AI 的新型检测脑转移放疗失败的预测方法，能够帮助肿瘤学家和患者在时间紧迫的情况下做出更明智的决策并调整治疗。”

先前的研究表明，使用标准实践，例如 MRI 成像——评估脑转移的大小、位置和数量——以及原发癌症类型和患者的整体状况，肿瘤学家能够预测治疗失败(定义为肿瘤持续生长)大约 65% 的时间。研究人员创建并测试了多个 AI 模型，他们最好的一个模型的准确率为 83%。

脑转移是一种癌性肿瘤，当肺部、乳房、结肠或身体其他部位的原发性癌症通过血流或淋巴系统扩散到大脑时就会发生。虽然有多种治疗选择，但立体定向放射疗法是最常见的一种，其治疗包括针对肿瘤区域的集中辐射剂量。

Sadeghi-Naini 说：“并非所有的肿瘤都对辐射有反应——这些患者中有多达 30% 的肿瘤持续生长，即使在治疗后也是如此。” “这通常是在治疗后几个月通过随访 MRI 才发现的。”

这种延迟是脑转移患者无法承受的时间，因为这是一种特别使人衰弱的疾病，大多数人在诊断后三个月到五年内死于这种疾病。“在治疗开始之前预测治疗反应非常重要，”Sadeghi-Naini 继续说道。

使用一种称为深度学习的机器学习技术，研究人员创建了在大量数据上训练的人工神经网络，然后教会人工智能更多地关注特定区域。

“当您查看 MRI 时，您会看到肿瘤内部或周围区域的强度和模式不同，因此您会更多地使用视觉系统关注这些部分，”Sadeghi-Naini 解释说。“但人工智能算法对此视而不见。我们纳入算法的注意力机制帮助这些人工智能工具了解这些图像的哪一部分更重要，并在分析和预测中给予更多权重。”

该研究现已在线发布，已发表在IEEE 健康与医学转化工程杂志上。

Sadeghi-Naini 说，虽然还需要做更多的研究，但研究结果表明，人工智能是精确管理脑转移甚至其他类型癌症的潜在重要工具。

将其作为临床实践采用的下一步将是查看具有多机构数据集的更大队列，从那里可以开发临床试验。“如果可以根据患者对治疗的反应为他们量身定制标准治疗——甚至可以在治疗开始之前预测——那么很有可能提高患者的总体生存率，”他总结道。

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