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[導讀]12月12日消息,2023年度中國醫(yī)學人工智能代表性算法評選結(jié)果近日出爐,由浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院、阿里巴巴達摩院(湖畔實驗室)聯(lián)合提出的“人體正常器官的分層分割模型”入選其中。該算法可高效分割42個器官,讓放療規(guī)劃更精準,病人更受益,有效降低放療對身體的損傷,并幫助醫(yī)生減輕了90%的靶區(qū)勾畫工作量。

12月12日消息,2023年度中國醫(yī)學人工智能代表性算法評選結(jié)果近日出爐,由浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院、阿里巴巴達摩院(湖畔實驗室)聯(lián)合提出的“人體正常器官的分層分割模型”入選其中。該算法可高效分割42個器官,讓放療規(guī)劃更精準,病人更受益,有效降低放療對身體的損傷,并幫助醫(yī)生減輕了90%的靶區(qū)勾畫工作量。

圖為AI自動完成的放療靶區(qū)勾畫工作,紅色為靶區(qū),其他顏色為正常器官

放射治療作為癌癥的關(guān)鍵治療方式之一,其有效性與安全性高度依賴于靶區(qū)和危及器官的準確勾畫。這要求放射腫瘤醫(yī)生在制定治療規(guī)劃時,對器官進行精準的分割勾畫,最大限度將放射劑量集中在靶區(qū),以免靶區(qū)周邊的正常器官受到不必要的傷害,平均在一個病人身上平均要花費3-4小時,耗時耗力,且容易出錯。近年來,基于深度學習的自動危及器官分割方法取得了巨大進展,極大地提高了器官分割的精度和效率。

浙大一院、達摩院聯(lián)合研究團隊提出了一種自動且高效的算法系統(tǒng)SOARS,構(gòu)建了雙層的深度學習框架,實現(xiàn)了42個器官的精準分割。該算法成果已于2022年10月發(fā)布在國際醫(yī)學期刊NatureCommunications。

該算法使用了176名患者的訓練集,然后在六個外部中心經(jīng)過1327名患者數(shù)據(jù)驗證。結(jié)果顯示,SOARS比現(xiàn)有國際上最好的分割算法結(jié)果提高至少3-5%,達到媲美專業(yè)醫(yī)生的勾畫精度、實現(xiàn)危及器官和和正常器官的標準化制定,超過98%由算法自動勾畫的危及器官可直接投入臨床使用。換言之,這將幫助放射腫瘤醫(yī)生減輕90%的靶區(qū)勾畫工作量。

研究團隊更基于此算法研發(fā)了一個可持續(xù)分割143個全身器官的分割模型,克服了在數(shù)據(jù)集之間不可見的情形下,多器官分割中存在的遺忘現(xiàn)象,相關(guān)成果被計算機視覺頂會ICCV 2023收錄,并在多個合作醫(yī)院開始試用。

浙江大學醫(yī)學院第一附屬醫(yī)院放療科副主任葉香華表示,這項研究表明了人工智能可大幅減少靶區(qū)勾畫的工作量,輔助醫(yī)生提高整個癌癥放療的工作效率和可重復性,是臨床醫(yī)生不可多得的好助手?!安∪私?jīng)常不解,為什么制定放療方案動輒要十天半個月的時間,AI如能在靶區(qū)勾畫環(huán)節(jié)提升效率,這將大大縮短治療等待的過程,減少病人焦慮。”

達摩院醫(yī)療AI團隊負責人、IEEEFellow呂樂表示,該算法展示出極大的器官分割性能與可擴展性,未來,不同科室也可根據(jù)各自的需求去定制模型。

據(jù)了解,本次評選由中國生物醫(yī)學工程學會醫(yī)學人工智能分會、中國工業(yè)與應用數(shù)學學會數(shù)學與醫(yī)學交叉學科專業(yè)委員會、數(shù)學圖像聯(lián)盟于2023年12月5日組織同行專家評審,并報全國科學技術(shù)名詞審定委員會醫(yī)學人工智能名詞審定委員會審批通過,將于12月底的2023中國醫(yī)學人工智能大會上舉行頒獎儀式。

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