人工智能“指紋識別”對抗難以檢測的癌癥
像膠質母細胞瘤這樣難以檢測的癌癥存活率只有個位數,但要及早治療,需要復雜的技術來檢測、治療和監測。對于這一類的病癥,早期的檢查十分重要,因此Reveal Surgical正致力于通過其新的基于人工智能的Sentry(哨兵)技術來改變這一現狀,該技術利用人工智能和拉曼光譜的結合,為其他不可見的腫瘤提供實時組織診斷。
拉曼光譜是利用激光的光散射來探測材料的分子結構和組成。在這個案例中,材料是人體組織。Reveal Surgical公司的首席執行官克里斯?肯特(Chris Kent)解釋說,該公司使用拉曼光譜(一種光學、非侵入性成像技術)為不同類型的腫瘤生成獨特的“指紋”,允許醫生對組織樣本進行指紋鑒定,并通過Reveal的軟件將其與記錄的腫瘤進行比較。
通過拉曼光譜,Reveal設計了一臺癌癥“指紋”檢測儀,并在人工智能系統中建立了相應的指紋數據庫。這樣就能夠為醫生提供檢查中遇到的腫瘤的實時分子數據。
Reveal表示,他們收集了數百名患者和許多不同組織的數千個指紋。然后,Reveal利用這些指紋構建了一個預測AI分類器——當然,隨著時間的推移,隨著系統采集和處理的指紋越來越多,分類器的準確率也越來越高。
現在,當外科醫生檢查可疑組織時,他們檢測到的‘指紋’將通過指紋數據庫比對。人工智能能夠篩選從五種不同癌癥類型中獲得的超過1.4萬份測量數據,并告訴你某樣東西是不是癌癥。
該分類器能夠實時識別難以發現的癌組織,這可以使外科醫生在手術過程中切除更多的癌組織。
現在,Reveal專注于識別那些非常難以檢測(由于腦部手術和成像的侵襲性和復雜性)和危險的腦癌(就像前面提到的膠質母細胞瘤)。但該公司表示,這項技術是未知的,他們正在探索Sentry技術在前列腺癌、肺癌和婦科方面的應用,Reveal公司的網站也提到了這項技術在乳房組織分析方面的可能應用。
Sentry的工作是幫助引領下一波數據驅動的手術。人工智能的美妙之處在于它是一種有效的協作。它不斷收集數據,并從每一位使用過它的外科醫生的經驗中獲益。不過目前,“哨兵”工具僅供檢查使用。