機器學(xué)習(xí)模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用可以更好的識別肺癌

（文章來源：攜手健康網(wǎng)）

研究人員在達特茅斯-希契科克醫(yī)療中心 已經(jīng)創(chuàng)建了分類肺癌幻燈片同樣三個病理學(xué)家發(fā)表在科學(xué)報告的一項小型研究如何做一個深刻的學(xué)習(xí)模式。該模型自動對肺癌樣本中的組織學(xué)類型進行分類，以幫助醫(yī)生快速確定最適合患者的治療方法。研究人員已經(jīng)在系統(tǒng)上產(chǎn)生了早期的證實數(shù)據(jù)，現(xiàn)在計劃在其他醫(yī)療中心的臨床環(huán)境中對該技術(shù)進行測試。

研究人員在達特茅斯-希契科克醫(yī)療中心 已經(jīng)創(chuàng)建了分類肺癌幻燈片同樣三個病理學(xué)家發(fā)表在科學(xué)報告的一項小型研究如何做一個深刻的學(xué)習(xí)模式。該模型自動對肺癌樣本中的組織學(xué)類型進行分類，以幫助醫(yī)生快速確定最適合患者的治療方法。研究人員已經(jīng)在系統(tǒng)上產(chǎn)生了早期的證實數(shù)據(jù)，現(xiàn)在計劃在其他醫(yī)療中心的臨床環(huán)境中對該技術(shù)進行測試。

肺癌的組織學(xué)模式分類是治療途徑中關(guān)鍵但棘手的步驟。預(yù)后，生存和治療均與分類有關(guān)。然而，定性評估標準和具有多種組織學(xué)模式的個體患者的優(yōu)勢使得很難對樣本進行分類，這可能導(dǎo)致病理學(xué)家之間存在很大分歧。

一項研究發(fā)現(xiàn)，肺部病理學(xué)家之間的一致程度達到中度至良好水平，對kappa評分的衡量標準為從0(表示不達成一致)到1(表示絕對一致)。在那項研究中，卡帕得分高達0.72，但對疑難病例的其他評估得出的結(jié)果卻低至0.24，這表明審查幻燈片的專業(yè)肺部病理學(xué)家之間幾乎沒有一致意見。

達特茅斯(Dartmouth)團隊最近評估了深度學(xué)習(xí)模型是否可以幫助推動該領(lǐng)域的發(fā)展。該模型使用設(shè)計為學(xué)會識別癌細胞區(qū)域并匯總這些分類以推斷載玻片上存在的組織學(xué)模式的計算機系統(tǒng)。在對279張全幻燈片圖像進行訓(xùn)練和開發(fā)后，該團隊在同一醫(yī)療中心拍攝的143張幻燈片上對其進行了測試。該模型的Kappa得分為0.525，與三位病理學(xué)家對主要模式進行分類的一致性為66.6%。在三位病理學(xué)家中，這一數(shù)字略低，分別為0.485和62.7%。

研究結(jié)果使研究人員得出結(jié)論，該模型“在統(tǒng)計學(xué)上與病理學(xué)家在所有評估指標上均相媲美”。由于該模型可以快速產(chǎn)生結(jié)果，因此研究人員認為可以將其集成到實驗室信息管理系統(tǒng)中，并提出模式診斷，或者根據(jù)模型的分析自動觸發(fā)基因測試請求。

為了完全兌現(xiàn)這一諾言，研究人員將需要證明該模型在測試環(huán)境之外有效。值得注意的是，培訓(xùn)和測試使用了來自單個醫(yī)療中心的圖像。先前的研究表明，將該模型應(yīng)用于其他設(shè)施捕獲的圖像時，效果可能較差。達特茅斯大學(xué)的研究人員已將其他團隊定位在外，以通過公開發(fā)布代碼來找出模型在外部數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。肺癌的組織學(xué)模式分類是治療途徑中關(guān)鍵但棘手的步驟。預(yù)后，生存和治療均與分類有關(guān)。

然而，定性評估標準和具有多種組織學(xué)模式的個體患者的優(yōu)勢使得很難對樣本進行分類，這可能導(dǎo)致病理學(xué)家之間存在很大分歧。一項研究發(fā)現(xiàn)，肺部病理學(xué)家之間的一致程度達到中度至良好水平，對kappa評分的衡量標準為從0(表示不達成一致)到1(表示絕對一致)。在那項研究中，卡帕得分高達0.72，但對疑難病例的其他評估得出的結(jié)果卻低至0.24，這表明審查幻燈片的專業(yè)肺部病理學(xué)家之間幾乎沒有一致意見。

達特茅斯(Dartmouth)團隊最近評估了深度學(xué)習(xí)模型是否可以幫助推動該領(lǐng)域的發(fā)展。該模型使用設(shè)計為學(xué)會識別癌細胞區(qū)域并匯總這些分類以推斷載玻片上存在的組織學(xué)模式的計算機系統(tǒng)。在對279張全幻燈片圖像進行訓(xùn)練和開發(fā)后，該團隊在同一醫(yī)療中心拍攝的143張幻燈片上對其進行了測試。該模型的Kappa得分為0.525，與三位病理學(xué)家對主要模式進行分類的一致性為66.6%。在三位病理學(xué)家中，這一數(shù)字略低，分別為0.485和62.7%。

研究結(jié)果使研究人員得出結(jié)論，該模型“在統(tǒng)計學(xué)上與病理學(xué)家在所有評估指標上均相媲美”。由于該模型可以快速產(chǎn)生結(jié)果，因此研究人員認為可以將其集成到實驗室信息管理系統(tǒng)中，并提出模式診斷，或者根據(jù)模型的分析自動觸發(fā)基因測試請求。

為了完全兌現(xiàn)這一諾言，研究人員將需要證明該模型在測試環(huán)境之外有效。值得注意的是，培訓(xùn)和測試使用了來自單個醫(yī)療中心的圖像。先前的研究表明，將該模型應(yīng)用于其他設(shè)施捕獲的圖像時，效果可能較差。達特茅斯大學(xué)的研究人員已將其他團隊定位在外，以通過公開發(fā)布代碼來找出模型在外部數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。
? ? ?