AI 如何提早发现肺癌并挽救生命

by 英伟达中国

肺癌是世界范围内最常见的一种癌症。也是最致命的一种。超过 80% 的肺癌患者在确诊后 5 年内死亡,其中半数在 1 年内死亡。

新创公司 Innovation DX 的联合创始人 H. Michael Park 正在致力于提高肺癌病患的生存几率。其位于圣路易斯的医疗分析公司计划于 12 月份发布首款产品 — 一款借助 GPU 加速以通过常规胸部 X 光片早期检测肺癌的 AI 系统。

该产品首先将在美国以外的地区推出,但 Park 与联合创始人 Connor Monahan 力求获得美国食品和药物管理局的审批。

Park 说:“现在肺癌这么致命是因为其诊断时机太晚。”“我们想要确知是否可以通过早期检测肺癌来帮助患者生存下来。”

是哪些特点导致肺癌如此危险?

肺癌的症状通常在癌症晚期而无法治愈时才会出现。常规的胸部 X 光片极少能够发现这种疾病。根据《美国医学会杂志》发表的一项研究,即使每年进行一次胸部 X 光片检查也很难在早期阶段发现肺癌。

美国肺脏协会认为,如果医疗专业人员可以及早发现肺癌,那么患者的生存几率将增至 3 倍以上

Park 与 Monahan 在高中机器人团队中相识后,着手将此项任务成为可能。

Lung cancer cells that have metastasized.
已经转移的肺癌细胞。

以扭曲速度给出结果

为了实现这个目标,二人借助一项称为遗传学深度学习的技术,充分融合深度学习与进化论原理,通过训练神经网络来检测是否存在肺癌。神经网络须通过国家癌症研究所数据库的 12000 个确诊病例的胸部 X 光片以学习发现肺癌。

该团队利用 CUDA 并行计算平台(配备 Python Caffe 深度学习框架的 GeForce GTX TITAN Xp GPU)来加快训练速度。他们在亚马逊网络服务云的 Tesla GPU 加速器上部署模型,这是一种被称为推理的过程。

Park 说:“并非在 CPU 上运行该过程,那要用 40 秒的时间,而我们能够以 96% 的概率在 3.41 毫秒内完成运行。”换句话说,Innovation DX 算法能够在家蝇单次煽动翅膀的时间内提供准确的结果。

Park 说,这并不意味着放射科医生将要失业。该系统旨在提出另一种诊断意见。

Innovation DX 正在与马里兰州的一家医院和美国国家卫生研究院 (NIH) 合作,进行一项与专业放射科医生对比的 β 测试。该公司计划在测试中增加 CT 扫描,目前正在参与我们的 Inception 虚拟加速器计划,这项计划旨在为正在利用 AI 和数据科学变革行业的新创公司提供支持。

误诊成本

Park 说,肺癌诊断仅仅是 Innovation DX 的起点。该公司借助 AI 更大规模地降低错误诊断的目标里有 Park 个人的因素。21 岁的 Park 患有囊胞性纤维症,在他生命的最初 8 个月里,该病没有被发现。

他说:“我在成长过程中了解了生病入院是怎样一种体验,我第一手了解误诊成本。”“这促使我思考: ‘要是医生能有第二双眼睛呢?’”

Park 和 18 岁的 Monahan 决定利用其掌握的计算机科学和机器学习来改善医疗状况。

他说:“我可能不熟悉医疗,但算法熟悉。”

如需详细了解, 请参阅 Innovation DX 白皮书,针对肺癌筛查的遗传学深度学习

文中的主要图片展示了肺癌细胞的分裂情形。两幅图片均由美国国家卫生研究院友情提供。