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我院電診科主任鄭志明參與的課題組在國際腫瘤
閱讀:235 發(fā)布時間：2018-12-25 09:19:00
我院電診科主任鄭志明參與的課題組
在國際腫瘤學(xué)領(lǐng)域著名期刊《Lancet Oncology》發(fā)表論文
在國際腫瘤學(xué)領(lǐng)域著名期刊《Lancet Oncology》發(fā)表論文
吉林省吉林中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院電診科鄭志明主任參與了由天津醫(yī)科大學(xué)腫瘤醫(yī)院牽頭進(jìn)行的一項研究：基于深度學(xué)習(xí)算法分析超聲圖像實現(xiàn)甲狀腺癌人工智能診斷研究,。該研究結(jié)果于2018年12月21日發(fā)表在國際腫瘤學(xué)領(lǐng)域頂級期刊《Lancet Oncology》（2017年影響因子36.418,，5年影響因子33.233），題目為“Diagnosis of thyroid cancer using deep convolutional neural network models applied to sonographic images:a retrospective，multi-cohort,，diagnostic study”,。
甲狀腺癌發(fā)病率穩(wěn)步上升,，超聲檢查是甲狀腺結(jié)節(jié)診斷及評估最常用的手段,，它具有經(jīng)濟(jì)、便利且相對易于推廣的特點(diǎn),；然而其對影像醫(yī)師的水平要求較高,，需要有豐富的經(jīng)驗，個體檢查耗時長,?；谏疃葘W(xué)習(xí)的影像學(xué)分析是當(dāng)前國際前沿研究，其對CT,、MR和B超等醫(yī)學(xué)圖像的分析準(zhǔn)確率可以媲美經(jīng)驗豐富的影像科醫(yī)生,，具有快速及可重現(xiàn)的特點(diǎn)。
本研究是回顧性,、多中心診斷研究,。此項研究有4家醫(yī)院參與，與天津醫(yī)科大學(xué)腫瘤醫(yī)院共同搜集30余萬張甲狀腺超聲圖像作為訓(xùn)練集進(jìn)行模型開發(fā),，用3個獨(dú)立數(shù)據(jù)集作為驗證,；并與2位具有10年經(jīng)驗和4位具有20年經(jīng)驗的甲狀腺B超診斷大夫進(jìn)行系統(tǒng)比較。此項研究是迄今為止在甲狀腺超聲人工智能領(lǐng)域研究中囊括圖像最多的研究,。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)該模型在識別甲狀腺癌的敏感性和特異性可以媲美這6位經(jīng)驗豐富影像專家（敏感性：93.4% vs 96.9%,，特異性：86.1% vs 59.4%）。
目前該人工智能系統(tǒng)還有一些局限性,，無法考慮其他臨床參數(shù),，因此它并不能完全取代甲狀腺癌的人工診斷，但可以輔助增強(qiáng)甲狀腺超聲學(xué)家在甲狀腺癌診斷中的能力,，特別是我國城鄉(xiāng)醫(yī)療資源尚有不均衡存在,，此人工智能系統(tǒng)有助于改善基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)甲狀腺超聲診斷水平，為各級醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供一種快速,、準(zhǔn)確和便利的甲狀腺癌超聲診斷工具,。
該研究也得到教育部長江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)計劃，國家自然科學(xué)基金的資助,，未來應(yīng)用到臨床前景可觀,。
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