将机器学习应用于乳腺癌的乳腺X线摄影筛查

时间:2019-03-10 14:11:42 阅读:3次

  我们创立了DeepMind Health,以开发有助于解决社会最严峻挑战的技术。因此,我们非常高兴地宣布,我们最新的研究伙伴关系将专注于乳腺癌。

  我们将与伦敦帝国理工学院癌症研究中心领导的一组领先研究机构以及谷歌人工智能健康研究团队合作,确定尖端机器学习技术是否有助于改善检测乳腺癌。

  乳腺癌是一个重要的全球健康问题。每年,超过160万人被诊断患有这种疾病,虽然早期发现和治疗的进步提高了存活率,但乳腺癌仍然每年夺去全世界50万人的生命,其中约有11,000人在这里英国。

  这部分是因为准确检测和诊断乳腺癌仍然是一个巨大的挑战。

  目前,临床医生使用乳房X线照片(乳房的X光片)及早发现癌症并确定正确的治疗方法,但这个过程远非完美。乳房X线照片每年都没有发现数以千计的癌症病例,包括大约30%的“间隔期”癌症,这些癌症是在筛查之间被诊断出来的癌症。另一方面,误报和过度诊断也是一个挑战,给患者带来了很多不必要的压力。

  与领先的乳腺癌专家,临床医生和学者一起,我们将探索机器学习是否有助于解决这个问题。

  我们将使用最新的机器学习技术仔细分析来自约7,500名女性的历史去除乳房X线照片,由英国癌症研究所资助的OPTIMAM乳腺X线摄影数据库提供,该数据库位于皇家萨里郡医院NHS基金会信托基金会。这些数字图像已经被剥夺了可用于识别患者的任何信息,并且已经被世界各地的研究小组使用多年。我们希望利用这些图像来研究机器学习工具是否能够在这些X射线上发现癌组织的迹象,并且比目前的筛查技术更有效地提醒专家放射科医师和肿瘤学家。

  我们在这个项目中的合作伙伴希望DeepMind和Google的研究人员参与这项研究,以便该项目可以利用两个团队的AI专业知识,以及Google的超级计算基础设施 - 被广泛认为是最好的世界,以及相同的全球基础设施,使得DeepMind在古代Go游戏中战胜世界冠军。我们希望这些合作伙伴的组合将为患者带来更有影响力的结果,这是每个人的首要任务。

  与我们的所有研究工作一样,DeepMind致力于以极其谨慎和尊重的态度处理该项目的数据。按照标准做法,研究中使用的数据仍然完全由我们的合作伙伴控制,并且存储在世界级的安全和加密标准中。此外,所有医疗信息都已经彻底去除,在研究人员进行分析之前,任何可以识别个体的信息都会被删除。您可以在此处详细了解我们的信息治理方法。

  现在还处于早期阶段,我们目前正在开展的工作是探索性的,但我们对机器学习技术在这一领域的长期潜力持乐观态度。随着研究的进展和任何潜在的好处变得更加清晰,我们承诺与NHS领导层合作,确保我们在此研究之后建立的任何技术都能使国家受益 - 无论是通过对国家筛选计划中使用的任何新技术的折扣,有些人都有建议,或其他为NHS提供价值的机制。

  我们也希望其他国际研究合作伙伴能够及时加入该项目,使任何研究结果更具全球性。

  这是一个非常令人兴奋的机会,我们将在您取得进展时随时更新。

了解更多关于我们与癌症研究英国帝国中心合作的信息
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