人工智能正在影响诸多领域。但是，一些比较大的变化发生其中之一是医学成像。尽管它可能不像自动驾驶汽车那么吸引人，但是人工智能驱动的成像正在做着更重要的事情：挽救生命。像CureMetrix这样的公司正在将图像分析从猜测游戏转变为数据驱动的过程。
典型的放射科患者不会使用CureMetrix的技术去看医生。他们只知道他们的治疗取决于准确的诊断。幕后发生了什么，医学成像行业的下一步是什么?事实证明，答案与无人驾驶汽车一样令人振奋。
医学影像革命
要了解AI改变了医学成像世界的程度，了解低技术流程很重要。
“不久前，医学影像就像是“瓦尔多在哪里?”。“基本上，专家会扫描图像，然后搜索可能表明癌症病变之类的微小异常现象。”尽管经过了所有医生和放射科医生的培训，他们还是会犯错误。研究表明，仅人为分析的错误率可能约为35%。
考虑一下：在没有AI的帮助下，三分之一接受放射学检查的患者的方向错误。并且由于不同的原因，任何方向的错误都是危险的。如果遗漏了某些东西(假阴性)，则患者将不会得到治疗，癌症会继续发展。许多需要成像的条件都是时间敏感的。癌性肿瘤每天都会被忽视，并且会变得越来越大，转移的风险也会增加。
另一方面，假阳性(意味着放射科医生将良性特征误认为医疗问题)可能会使患者不必要地接受侵入性手术。例如，活检是痛苦且昂贵的。平均而言，其中70-80%的人在寻找乳腺癌的过程中反而对患者及其家人造成了精神压力。CureMetrix如何很大程度地减少错误，更重要的是，这对患者意味着什么?
第二双眼睛
将CureMetrix的cmTriage视为另一双眼睛。AI不能代替使用该工具的人-放射科医生-但可以帮助他或她知道哪些情况可能是可疑的。
尽管AI不会替代放射线医生，但使用AI的放射线医生将替代未使用放射线的医生。放射科医生和乳腺X射线摄影专家已经供不应求，导致工作过度，倦怠和代价高昂的错误，最终可能导致诉讼。CureMetrix为放射科医生提供了数据，使其成为抗癌斗争中的另一种武器。
cmTriage已被FDA筛选为乳腺癌筛查的分类工具，为放射科医生提供了预读资料，有助于识别可疑病例。结果是有可能提高灵敏度，并减少患者召回。
在检测乳腺癌方面，放射科医生的平均敏感性为84.4%，其中9.6%的病例需要再次检查。如果CureMetrix的敏感度为84.4%，则表明总共有6.4%的考核可疑。即使在默认模式下，AI的操作特异性也比放射线医师高。cmTriage可以在更高的灵敏度下运行的事实更加强大。其默认设置为93%，但可以设置为高达99%。
通过将深度学习和计算机视觉相结合，cmTriage可帮助放射科医生识别可疑变化，从而使患有乳腺癌的人能够更快地得到治疗。同样重要的是，它可以帮助放射科医生识别不太可疑或可能正常的病例，从而减少患者多次就诊或进行危险治疗的机会。
从乳腺癌开始
当前，CureMetrix仅可用于乳腺癌检测。但是，为什么要罹患乳腺癌，它还能帮助哪些其他疾病呢?当我问Alipour时，他指出了两点：规模和乳腺癌的独特挑战-所有要检测的癌症中最复杂的。
每年，将近30万美国人被诊断出患有乳腺癌，占女性癌症诊断总数的30%。其次，估计每年在乳腺X射线摄影误报上花费40亿美元。活检通常是检测的第二步，表现出惊人的75%假阳性率。“我们就是不能忽略这样的数字，”阿利普尔说。“目前有很多不同的癌症，但是从乳腺癌或人类疾病的角度来看，它们却不如乳腺癌昂贵。”
幸运的是，对于其他癌症患者，乳腺X线摄影术只是AI医学影像改造的开始。CureMetrix计划将其AI扩展到医学成像的其他领域。
一种适合所有人的检测工具?
成像是癌症检测中的关键工具，但它并不是唯一的工具。其他方法，例如甲基化分析，也可以通过深度学习工具来增强。Alipour指出：“深度学习的一个优势是，它可以处理非结构化数据。如果提供正确的训练数据，这种算法可以通过其他方式发现癌症，例如查看化学特征。”
例如，Alipour提到了纽约大学Langone Health的一例。根据组织病理学诊断出一名年轻女孩患有复发性髓母细胞瘤，这是一种脑癌。然而，在AI的帮助下，她的医生发现它实际上是另一种：胶质母细胞瘤。
强调正确诊断的重要性在于，女孩的癌症可能是用来抵抗第一个癌症的辐射的结果。如果以同样的方式再次对她进行治疗，那么这种治疗可能会伤害到她而实际上并未消灭新的癌症。
尽管在乳腺癌方面取得了诊断上的突破，但Alipour清楚地表明，通用的癌症检测工具仍在数年之内。但是，我们到达那里的方式正是CureMetrix所做的：从最复杂的癌症开始，然后从那里建立。
