霍普金斯大学开发癌症检测系统,能大幅减少不必要的手术

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明智的事情(公共号码:zhidxcom)编辑|魏世贞

导语:结合临床和分子数据的机器学习算法逐渐成为未来医学领域的趋势。

智能事物7月17日消息,最近,约翰霍普金斯大学(JHU)的外科医生和计算机科学家开发了一种名为CompCyst的测试系统,它可以通过机器学习算法分析患者的综合性囊肿并确定患者是否需要手术,观察或排出。

据研究人员介绍,目前对CompCyst测试系统的分析优于目前的常规护理(医生观察和医学成像)。例如,系统测试正确地预测需要观察49%的患者,而传统的常规诊断预测只有34%。

CompCyst测试系统的结果发表在的《科学转化医学(Science Translational Medicine)》期刊上,名称为《一项指导胰腺囊肿患者护理的多模态测试(A multimodality test to guide the management of patients with a pancreatic cyst)》。

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1.高达78%的囊肿没有癌变

据估计,美国每年有800,000名患者被诊断出患有胰腺囊肿。然而,医生没有很好的方法来区分哪些囊肿可能导致致命的癌症,哪些是良性的。这种模棱两可的诊断会导致数以千计的不必要的操作。

在一项研究中,多达78%被诊断患有胰腺囊肿并接受手术的患者最终没有癌变。

值得注意的是,患者从胰腺囊肿手术中恢复需要三个月,手术并发症的概率为50%,手术台上的死亡概率为5%。

吉梅尔癌症中心外科肿瘤学主任,该研究论文的作者之一克里斯托弗沃尔夫冈说,绝大多数胰腺囊肿患者是良性的,但医生会跟踪它们。

一方面,医生需要跟踪成千上万的患者,除了高成本外,他们还需要在某些情况下对患者进行侵入性检查,以找到患有少数会发展为癌症的囊肿的患者。

另一方面,当医生对患者进行随访测试时,患者可能参与辐射暴露和并发症并引起焦虑。

其次,CompCyst在60%至74%的患者中避免手术

基于胰腺囊肿诊断的高成本和高风险,Lennon,Wolfgang和其他研究人员着手开发一种筛查患者信息的工具,希望找到分析低风险囊肿和高风险囊肿的方法。

为此,他们收集了来自霍普金斯大学和世界各地15个诊断为囊肿并需要手术切除的医疗中心的数百名患者的数据。

手术后,研究人员检查了每个囊肿并将其分类为无风险,小风险或高风险的癌症。

研究小组的CompCyst测试系统使用称为MOCA的机器学习算法,可用于组合变体多种生物,患者身体的分子数据(包括DNA突变和染色体变化),提取的囊液和囊肿。合并成像测试的蛋白质信息。

然后,研究人员使用来自436名患者的数据训练该算法,然后对426名患者的第二组独立数据进行测试。

根据霍普金斯大学博士后研究员兼研究论文作者之一Marco Dal Molin的说法,该算法测试了数百万个数据点的组合,以高灵敏度和高特异性预测正确的治疗途径。

试验结果表明,三组患者的CompCyst系统分析均优于目前医生常规判断。

其中,CompCyst正确预测60%的患者可能出院,49%需要进行检测,91%需要手术治疗。使用常规护理分析的数据分别为19%,34%和89%。

总体而言,研究人员估计,如果使用CompCyst来确定这些患者的护理,60%至74%的患者可以避免不必要的手术,但这也取决于囊肿的类型。

三,已获得商业开发许可证

在CompCyst测试系统开发完成后,约翰霍普金斯大学Kimmel癌症中心胰腺囊肿项目主任Anne Marie Lennon表示,他们对研究结果感到非常兴奋,并希望他们能够在6年内完成这项研究。到12个月。 Pukes的患者在更大,更有希望的临床试验后提供测试并将此结果商业化。

“将机器学习与临床和遗传特性结合起来是一种未来的浪潮,它不仅可以告知胰腺囊肿的临床判断,还有助于临床判断许多其他疾病。”约翰斯霍普金斯大学的路德伯特沃格尔斯坦是路德维希中心的肿瘤学教授兼联合主任,也是该研究论文的作者之一。

值得一提的是,Vogelstein和另外两位合着者最近联合创立了一家名为Thrive Earlier Detection的公司,该公司将早期癌症检测整合到常规医疗中,为早期癌症患者提供检测。同时,该公司已获得CompCyst的商业开发许可。

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结论:成功的AI +医疗商业化尝试

目前,许多高风险,高成本,易患癌症的疾病在医学领域难以预测,常常困扰着医生和大多数患者。

约翰斯霍普金斯大学的研究人员将人工智能技术与医学方法相结合,开发了CompCyst测试系统,该系统不仅为医学领域和医学水平的发展提供了有效的帮助和成功经验,而且还提供了人工智能。试图成功应用于医疗领域并实现商业化。

IEEE

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明智的事情(公共号码:zhidxcom)编辑|魏世贞

导语:结合临床和分子数据的机器学习算法逐渐成为未来医学领域的趋势。

智能事物7月17日消息,最近,约翰霍普金斯大学(JHU)的外科医生和计算机科学家开发了一种名为CompCyst的测试系统,它可以通过机器学习算法分析患者的综合性囊肿并确定患者是否需要手术,观察或排出。

据研究人员介绍,目前对CompCyst测试系统的分析优于目前的常规护理(医生观察和医学成像)。例如,系统测试正确地预测需要观察49%的患者,而传统的常规诊断预测只有34%。

CompCyst测试系统的结果发表在的《科学转化医学(Science Translational Medicine)》期刊上,名称为《一项指导胰腺囊肿患者护理的多模态测试(A multimodality test to guide the management of patients with a pancreatic cyst)》。

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1.高达78%的囊肿没有癌变

据估计,美国每年有800,000名患者被诊断出患有胰腺囊肿。然而,医生没有很好的方法来区分哪些囊肿可能导致致命的癌症,哪些是良性的。这种模棱两可的诊断会导致数以千计的不必要的操作。

在一项研究中,多达78%被诊断患有胰腺囊肿并接受手术的患者最终没有癌变。

值得注意的是,患者从胰腺囊肿手术中恢复需要三个月,手术并发症的概率为50%,手术台上的死亡概率为5%。

吉梅尔癌症中心外科肿瘤学主任,该研究论文的作者之一克里斯托弗沃尔夫冈说,绝大多数胰腺囊肿患者是良性的,但医生会跟踪它们。

一方面,医生需要跟踪成千上万的患者,除了高成本外,他们还需要在某些情况下对患者进行侵入性检查,以找到患有少数会发展为癌症的囊肿的患者。

另一方面,当医生对患者进行随访测试时,患者可能参与辐射暴露和并发症并引起焦虑。

其次,CompCyst在60%至74%的患者中避免手术

基于胰腺囊肿诊断的高成本和高风险,Lennon,Wolfgang和其他研究人员着手开发一种筛查患者信息的工具,希望找到分析低风险囊肿和高风险囊肿的方法。

为此,他们收集了来自霍普金斯大学和世界各地15个诊断为囊肿并需要手术切除的医疗中心的数百名患者的数据。

手术后,研究人员检查了每个囊肿并将其分类为无风险,小风险或高风险的癌症。

研究小组的CompCyst测试系统使用称为MOCA的机器学习算法,可用于组合变体多种生物,患者身体的分子数据(包括DNA突变和染色体变化),提取的囊液和囊肿。合并成像测试的蛋白质信息。

然后,研究人员使用来自436名患者的数据训练该算法,然后对426名患者的第二组独立数据进行测试。

根据霍普金斯大学博士后研究员兼研究论文作者之一Marco Dal Molin的说法,该算法测试了数百万个数据点的组合,以高灵敏度和高特异性预测正确的治疗途径。

试验结果表明,三组患者的CompCyst系统分析均优于目前医生常规判断。

其中,CompCyst正确预测60%的患者可能出院,49%需要进行检测,91%需要手术治疗。使用常规护理分析的数据分别为19%,34%和89%。

总体而言,研究人员估计,如果使用CompCyst来确定这些患者的护理,60%至74%的患者可以避免不必要的手术,但这也取决于囊肿的类型。

三,已获得商业开发许可证

在CompCyst测试系统开发完成后,约翰霍普金斯大学Kimmel癌症中心胰腺囊肿项目主任Anne Marie Lennon表示,他们对研究结果感到非常兴奋,并希望他们能够在6年内完成这项研究。到12个月。 Pukes的患者在更大,更有希望的临床试验后提供测试并将此结果商业化。

“将机器学习与临床和遗传特性结合起来是一种未来的浪潮,不仅可以告知胰腺囊肿的临床判断,还有助于临床判断许多其他疾病。”约翰斯霍普金斯大学的路德伯特沃格尔施泰因是路德维希中心的肿瘤学教授兼联合主任,也是该研究论文的作者之一。

值得一提的是,Vogelstein和另外两位合着者最近联合创立了一家名为Thrive Earlier Detection的公司,该公司将早期癌症检测整合到常规医疗中,为早期癌症患者提供检测。同时,该公司已获得CompCyst的商业开发许可。

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结论:成功的AI +医疗商业化尝试

目前,许多高风险,高成本,易患癌症的疾病在医学领域难以预测,常常困扰着医生和大多数患者。

约翰斯霍普金斯大学的研究人员将人工智能技术与医学方法相结合,开发了CompCyst测试系统,该系统不仅为医学领域和医学水平的发展提供了有效的帮助和成功经验,而且还提供了人工智能。试图成功应用于医疗领域并实现商业化。

IEEE