機(jī)器學(xué)習(xí)臨床診斷大突破:100%準(zhǔn)確預(yù)測(cè)白血病緩解

時(shí)間:2017-02-20

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):近期,印第安納大學(xué)與普渡大學(xué)印第安納波利斯聯(lián)合分校的研究人員開(kāi)發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以90%準(zhǔn)確預(yù)測(cè)急性骨髓性白血病(AML)的復(fù)發(fā),以及100%準(zhǔn)確預(yù)測(cè)緩解。

一項(xiàng)新的研究發(fā)現(xiàn),機(jī)器學(xué)習(xí)正在成為高精度預(yù)測(cè)分析和診斷領(lǐng)域的有力工具。

近期,印第安納大學(xué)與普渡大學(xué)印第安納波利斯聯(lián)合分校的研究人員開(kāi)發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以90%準(zhǔn)確預(yù)測(cè)急性骨髓性白血病(AML)的復(fù)發(fā),以及100%準(zhǔn)確預(yù)測(cè)緩解(Remission:緩解,當(dāng)患者在初診時(shí),白血病細(xì)胞為1012,經(jīng)過(guò)導(dǎo)入療法的化學(xué)治療以后,白血病細(xì)胞減少到大約109以下時(shí),就不能再?gòu)难汉凸撬柚邪l(fā)現(xiàn)白血病細(xì)胞,這時(shí)病人即達(dá)到完全緩解(completeremission,CR))。

這項(xiàng)小型研究凸顯了機(jī)器學(xué)習(xí)具備取代傳統(tǒng)診斷方法的潛力,研究者使用的是來(lái)自AML患者的骨髓細(xì)胞、病史數(shù)據(jù)以及其他健康個(gè)體的信息。

傳統(tǒng)診斷方式主要是手動(dòng)分析來(lái)自流式細(xì)胞術(shù)(流式細(xì)胞術(shù)是對(duì)懸液中的單細(xì)胞或其他生物粒子,通過(guò)檢測(cè)標(biāo)記的熒光信號(hào),實(shí)現(xiàn)高速、逐一的細(xì)胞定量分析和分選的技術(shù))的數(shù)據(jù),而機(jī)器學(xué)習(xí)方法體現(xiàn)了它的高準(zhǔn)確率和及時(shí)性。

普渡大學(xué)生物科學(xué)中心計(jì)算生物學(xué)研究助理教授BindleyBartekRajwa解釋:我們的計(jì)算系統(tǒng)采用流式細(xì)胞術(shù)的數(shù)據(jù)作為輸入。流式細(xì)胞術(shù)是一種廣泛使用的技術(shù),可以快速提供樣本中單個(gè)細(xì)胞的特性,如血液或骨髓細(xì)胞。Rajwa是該研究的第一作者,該論文被IEEE生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)期刊收錄。

“傳統(tǒng)的流式細(xì)胞術(shù)的結(jié)果是由受過(guò)高度培訓(xùn)的人類專家評(píng)估,而不是機(jī)器學(xué)習(xí)算法,”他補(bǔ)充說(shuō),“但是計(jì)算機(jī)通常比人類更擅長(zhǎng)從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取知識(shí)。”

斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授和遺傳學(xué)教授MichaelSnyder博士,同意計(jì)算機(jī)在復(fù)雜癌癥病例診斷中是關(guān)鍵的輔助工具,也許最終會(huì)取代人類醫(yī)生。

在8月份的時(shí)候,他使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)區(qū)分不同類型的肺癌,他認(rèn)為病理學(xué)的觀點(diǎn)非常主觀,“兩個(gè)高度熟練的病理學(xué)家評(píng)估同一張幻燈片時(shí),只有60%的部分是共同認(rèn)可的。使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,可以用復(fù)雜、定量的測(cè)量結(jié)果來(lái)取代主觀性,我們認(rèn)為很有希望改善患者的診斷結(jié)果。

雷鋒網(wǎng)了解到,根據(jù)國(guó)家癌癥研究所的數(shù)據(jù),2016年有接近20,000名患者可能接受AML診斷,預(yù)計(jì)超過(guò)10,000人將死于該疾病。

機(jī)器學(xué)習(xí)正在迅速成為許多疾病類別預(yù)測(cè)分析和診斷的流行工具,包括膿毒癥,創(chuàng)傷護(hù)理,心臟病,人群健康管理,視力保健和精神衛(wèi)生保健。2015年,來(lái)自哥倫比亞大學(xué),布宜諾斯艾利斯大學(xué)和IBM計(jì)算生物學(xué)中心的一項(xiàng)研究也使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確無(wú)誤的預(yù)測(cè)診斷記錄,他們使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)標(biāo)記可能進(jìn)入精神病發(fā)作的心理健康患者。

隨著開(kāi)發(fā)人員和研究人員改進(jìn)他們的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,以及供應(yīng)商發(fā)布更多工具,從事高級(jí)分析的機(jī)構(gòu)可以訪問(wèn)龐大的計(jì)算能力,診斷準(zhǔn)確率會(huì)普遍得到顯著提升。

印第安納大學(xué)與普渡大學(xué)印第安納波利斯聯(lián)合分校的病毒進(jìn)展研究的高級(jí)作者、計(jì)算機(jī)副教授MuratDundar表示,教會(huì)計(jì)算機(jī)識(shí)別AML是非常簡(jiǎn)單的,一旦你開(kāi)發(fā)了一個(gè)強(qiáng)大的魯棒算法,能將以前的工作提升到接近100%的準(zhǔn)確率。

“有挑戰(zhàn)性的是如何超越確診AML工作本身。我們要讓計(jì)算機(jī)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)AML患者的疾病變化方向,從新的數(shù)據(jù)中理解并預(yù)測(cè)未知走向,知道哪些新的AML患者將進(jìn)入緩解狀態(tài),哪些會(huì)進(jìn)入復(fù)發(fā)狀態(tài)。

該研究為臨床決策的支持工具提供了一個(gè)框架,該工具可以識(shí)別來(lái)自AML患者的骨髓樣本中極少量的惡性細(xì)胞,可用于快速預(yù)測(cè)疾病進(jìn)展方向的變化。

“機(jī)器學(xué)習(xí)不是數(shù)據(jù)建模,”Dundar補(bǔ)充說(shuō),“而是從你所擁有的數(shù)據(jù)中提取知識(shí),所以你可以構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大且直觀的工具,可以預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。機(jī)器是在學(xué)習(xí),而非記憶,而這就是我們所致力實(shí)現(xiàn)的。”雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào):雷鋒網(wǎng))也將做持續(xù)關(guān)注。

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