从癌症早筛到病情追踪,AI是如何改变医疗影像的?

连切口都不需要医生就可以深入人体内部,听起来是不是有点不可思议?放射学医学成像技术已经有了长足的进步,在AI的加持下它又向前跨进一大步。用AI和机器学习强大的计算力扫描人体,寻找人眼可能会忽视的细微差异,这是目前医学界正在做的事。

从癌症早筛到病情追踪,AI是如何改变医疗影像的?

现在的医学成像涉及到一系列复杂的技术,它分析每一个数据点,从健康中找到疾病,从噪音中找到信号。在放射学发展的最初几十年里,研究人员的主要任务是提高身体照片的分辨率,随后几十年的任务是解释数据,确保没有遗漏。

最开始时成像技术的首要任务是诊断医疗状况,现在成像技术慢慢成为治疗的重要部分,尤其是在癌症领域。医生们研究图像,让影像协助自己监测癌细胞扩散,这样就能更快更好地知道治疗是否有效。影像开始扮演新角色,治疗病人的方式有了变化,医生获取的信息更丰富,他们能为病人选择更好的治疗方式。

德克萨斯大学西南医学中心副教授Basak Dogan说:“未来5年内我们将会看到功能性影像成为治疗的一部分。现在的标准影像无法回答真正的临床问题,病人希望治疗能有更高的精准度,这样他们能根据更丰富的信息做出更好的决定,功能性技术能帮到他们。”

早早诊断

充分利用影像,尽可能自动阅读,节省放射科医生宝贵的时间,这是大多影像碰到的第一个障碍,不管是X射线、CT扫描、MRI还是超声波都一样。此时计算机辅助算法能发挥作用,用强大的算力训练计算机,让它区分异常和正常,这是眼下正在进行的工作。

多年来软件专家一直在与放射线医生携手合作,分析大量正常和不正常影像,医生将结果输入计算机程序,让计算机不断学习,最终让它可以区分异常。比较的影像越多,学得越多,AI的区分能力就会越强。

FDA已经批准一种影像算法,它的精准度高达80-90%。尽管如此,FDA仍然提出要求,即使机器学习算法有所发现,最终还是要由人来裁决。AI可以将发现的疑点标记出来,让医生审查,这样医生就能为病人更快提供答案。

在麻省总医院(Mass General Brigham),医院们用大约50种算法协助治疗,从检测动脉瘤和癌症到发现栓塞和中风症状。当中一半算法获得FDA批准,其它还在测试。

总医院放射科首席数据科学官、副主席Keith Dreyer说:“我们的目标是早早发现疾病。有时人类医生要花好几天才能精准诊断,计算机不一样,它不眠不休。如果计算机能做到准确诊断,治病就会更快一些。”

更好地追踪病人

将AI整合到医疗,计算机辅助筛查是第一步,机器学习已经成为监测病人、追踪细微变化的重要工具。这些技术对癌症治疗极为重要,医生要判断癌细胞在增长还是在缩减,或者保持不变,这对于决定如何治疗很重要。

Dogan说:“病人正在做化疗,癌细胞发生了什么?我们很难理解。化疗结束之前标准影像技术无法侦测到任何变化,整个过程可能持续几个月,要几个月才能看到收缩。”

有了AI影像,我们可以发现那些与尺寸和解剖学无关的癌细胞变化。Dogan补充道:“在化疗早期,癌细胞的变化大多还没有到细胞死亡的程度。变化存在于免疫细胞和癌细胞之间的修改性交互。”

许多情况下癌细胞并没有从外向内以预测的方式收缩,相反,肿瘤内的小块癌细胞可能会死亡,其它继续生存,使整个肿块变得坑坑洼洼,如同被虫咬过的毛衣。因为细胞死亡往往与炎症联系在一起,所以有时癌细胞的尺寸还在扩大,但癌细胞数量并不一定在增加。标准影像无法告诉我们有多少癌细胞还活着,有多少已经死亡。最常用的乳腺癌成像技术是乳房X线和超声波,它们只是用来寻找解剖特性。

在德克萨斯大学西南医学中心,Dogan用两种影像技术追踪乳腺癌病人的功能性变化。

第一种,病人每做一个周期的化疗,她就给病人拍照,通过注射微气泡来查看癌细胞周围的细微压力变化。超声波能发现气泡压力的变化,气泡会聚拢在癌细胞周围;与其它组织相比,增长的癌细胞会有更多血管支持其扩张。

在另一项研究中,Dogan测试光声成像技术,它将光转化为声音信号。用激光照射乳腺组织,引起细胞振荡,这样就能形成可以捕捉和分析的声波。光声成像技术可以用来判断癌细胞的含氧量,在增长时癌细胞相比普通细胞需要更多的氧。分析声音的变化,就可以知道哪部分癌细胞正在增长,哪部分没有增长。

Dogan说:“通过分析癌细胞图像,我们能知道哪部分最有可能转移到淋巴结。临床医生无法告诉你哪部分癌细胞会扩散到淋巴结。有了光声技术,我们可以早早发现癌细胞扩散迹象,此时这种迹象还没有在扫描中显现,不需要侵入式活检就能发现扩散。”

发现人类看不见的异常

Dreyer说,当我们有了足够的数据和图像,算法就可以发现人类发现不了的畸变。他的团队正在开发一种算法,这种算法可以测量人体中的生物标记,将指标的变化标出来,告诉某人他可能有中风、骨折或者有心脏病风险。

Dreyer认为该技术是医学成像的“圣杯”,虽然现在还不成熟,但它可以给AI医疗带来变革。

当AI模型越来越多,最终AI成像可以在家里帮到病人。某一天,我们也许可以通过智能手机App获得超声波成像信息。

Dreyer说:“AI给医疗保健带来的真正变化是它能向民众提供多种解决方案,在民众变成病人之前提供,这样民众就能保持健康。”

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