研究人员发现，人工智能在预测脑转移的结果方面比人眼更好

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)技术比人眼有效得多。研究小组希望这项新的研究和技术能够最终为癌症患者带来更有针对性的治疗方案和更好的健康结果。

“这是一个复杂而全面的核磁共振分析，以发现通常不会被捕捉到的特征和模式人类的眼睛约克大学研究主席Ali sadegi - naini说，他是拉松德工程学院生物医学工程和计算机科学副教授，也是这项研究的负责人。

“我们的技术是一种新型的基于人工智能的预测方法，可以检测脑转移的放疗失败，我们希望我们的技术能够帮助肿瘤学家和患者在时间至关重要的情况下做出更好的明智决定，并调整治疗方案。”

以前的研究表明，使用标准的做法，如核磁共振成像-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(定义为肿瘤的持续增长)约65%的时间。研究人员创建并测试了几个人工智能模型，其中最好的一个模型的准确率为83%。

脑转移是一种癌症肿瘤，当肺、乳房、结肠或身体其他部位的原发癌症通过血液或淋巴系统扩散到大脑时发生。虽然有多种治疗方案，但立体定向放射治疗是比较常见的一种，其治疗包括针对肿瘤区域的集中剂量辐射。

sadehi - naini说:“并不是所有的肿瘤都对辐射有反应——甚至在治疗之后，这些患者中有30%的肿瘤仍在继续生长。”“这通常要在治疗几个月后通过后续MRI才能发现。”

这种延迟就是病人的时间脑转移负担不起，因为这是一种特别使人衰弱的疾病，大多数人在诊断后的三个月到五年内就会死于这种疾病。sadehi - naini继续说:“在治疗开始之前预测治疗反应是非常重要的。”

使用一种机器学习技术深度学习，研究人员创造了人工神经网络对大量数据进行训练，然后教人工智能更加关注特定领域。

sadehi - naini解释说:“当你看核磁共振成像时，你会看到肿瘤内部或周围的区域，这些区域的强度和模式是不同的，所以你的视觉系统会更多地关注这些部分。”“但人工智能算法看不到这一点。我们在算法中加入的注意力机制有助于这些人工智能工具了解这些图像的哪一部分更重要，并在分析和预测时给予更多的权重。”

这项研究现在可以在网上找到，并发表在《科学》杂志上IEEE健康与医学转化工程杂志．

sadehi - 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。

下一步就是把它作为临床实践将着眼于一个拥有多机构数据集的更大队列，从那里可以开展临床试验。他总结道:“如果能够根据患者对治疗的反应(甚至在治疗开始前就可以预测)为他们量身定制标准治疗，那么很有可能提高患者的总体生存期。”