病患在面對癌症威脅時最重要的就是爭取時效,快速地確診罹患癌症的病情,並且儘速擬定治療計畫,跟癌細胞賽跑拚速度。而在病理檢查與治療規畫的專業領域,AI人工智慧已準備積極參與介入,歐美的幾個研究團隊,近期間針對AI人工智慧參與癌症檢測與擬定治計畫,相繼進行研究計畫,都獲得突破性的成果,顯示AI要跟癌症醫師搶飯碗,在未來不是不可能發生的事情。

人工智慧CNN系統辨識黑色素瘤的能力還優於醫師

今年5月,在《腫瘤學年報》(Annals of Oncology)刊登了一份研究報告,指一支由德國、美國與法國科學家所組成的團隊,用10萬多張影像檔案,教導人工智慧系統分辨危險的皮膚癌與良性腫瘤的差別。這個系統被命名為「深度學習卷積神經網路」(CNN)。

研究人員用惡生黑色素瘤與一般的痣照片來測試這個系統的診斷能力,隨後再與17個國家的58名皮膚科醫師的診斷能力做比較。這些醫師中約有半數是具有5年以上資歷的專家級醫師,有近2成的醫師有2到5年的經驗。

而研究結果顯示,皮膚科醫師從觀看影像檔案中診斷出皮膚癌的準舉率86.6%,而CNN人工智慧檢測系統的診斷正確率則是高達95%,比醫師還高出近10個百分點。

人工智慧可以扮演醫療輔助工具角色

目前全球每年平均會新增23萬2000個黑色素瘤的病例,其中會有5萬5000個死亡病例。雖然在《腫瘤學年報》的研究報告中指CNN系統的診斷能力優於大多數的皮膚科醫師,但機器還是無法完全取代醫師的角色,只能做為輔助工具,因為人體某些部位,例如手指與腳趾或頭皮上的黑色素瘤是很難拍下來供AI人工智慧辨識,而人工智慧也較難辨識出非典型病變。

加拿大研究團隊用AI系統大幅縮短腫瘤定位與治療計劃制定位時間

 至於另一組加拿大多倫多大學的研究團隊,則是鎖定複雜耗時的癌症放射線治療方式嘗試進行AI人工優化。他們所設計的軟體使用AI挖掘放射治療的歷史性數據,然後將這些數據用來優化制定的治療計畫。

研究團隊在217位咽喉癌患者應用了這個軟體工具,同時也接受傳統療法,結果發現由AI開發的療法可以在20分鐘之內確定腫瘤的位置,並快速擬定治療計畫,比患者所進行的常規治療更具有時效上的優勢。

研究團隊指出,現在的醫師需要花費很長的時間(大約數天)去制定治療計畫,但他們所設計的AI研究計畫卻可以透過自動化作業,有效的簡化與縮短檢測與制定醫療計畫的時程,大約只需要幾個小時,提高醫療效率。

而研究團隊的主持人Babier也表示,雖然人工智慧在未來可以提供醫師幫助癌症患者的輔助功能,但仍舊無法取代醫師的角色,一旦由人工智慧創造了治療計畫,但仍需要交由醫師來進行審查與進一步的細部規畫,以幫助每一位癌症病患規劃最有效的放射治療計畫。

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文/陳亦云 圖/許嘉真