基于人工智能和医疗大数据的影像组学及临床应用.pdf

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1、CHIMA2017大数据应用分会场基于人工智能和医疗大数据的影像组学及临床应用田捷，Ph.D.IEEE,SPIE,AIBME，IAMBE,OSA,IAPRFellow中国科学院分子影像重点实验室2017年8月12日1报告内容智能医疗研究背景智能医疗研究内容智能医疗未来方向2背景—智能医疗是国家重大战略发展需求2017年7月20日，中共中央国务院办公厅印发《新一代人工智能发展规划》规划指出：研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。3背景—智能医疗是国际学术前沿热点人工智能糖网病诊2016断精度可用于临床Google人工智能可精确诊2017断自闭症

2、谱系障碍北卡罗来纳大学人工智能皮肤癌诊2017断精度达专家水平斯坦福大学4背景—智能医疗是医学转化的战略高地利用IntelligenceEngine2014剖析健康数据，为患者就诊和意外急诊做准备Microsoft分析医学文献和病患诊疗2015记录，为患者提供高质量、循证型个体化的诊疗方案IBM建立健康风险警告系统，2016借助移动终端推送健康风险警告，并及时通知医生Google5背景—现在是发展智能医疗最佳时机传统医疗智能医疗计人算脑机小大数数据据方法切入点资源人工智能影像组学医疗大数据智能诊断疗效评估预后预测6智能医疗小结满足国家瞄准国际战略需求学术前沿智能医疗抢占医学抓紧最佳转

3、化高地发展时机针对国家重大战略发展需求，顺应国际人工智能发展趋势创新智能医疗核心关键技术，驱动重大疾病临床诊疗发展7癌症诊疗面临重大挑战美国NIH癌症大数据显示52年间癌症5年生存率无实质性进展五年生存率%N=2,060,388DatafromNationalCancerInstituteofNIH(2016)8影像组学为癌症精准诊疗提供新机遇5~20年1~3年肿基因细胞表达生新陈代谢异常1kg左瘤右肿瘤异常物分子异常器官结构异常大5mm小时正基因开始前癌形成出现死间常异常增殖病变癌灶病状转移亡人工智能基因技术传统成像技术难以实检测早期医疗大数据？现早期微小肿瘤成像基因异常影像组学影

4、像组学融合临床、基因和影像大数据信息，基于人工智能技术为实现精准诊断提供新机遇9影像组学概念影像组学结合医学影像、基因和临床大数据，利用人工智能方法挖掘肿瘤信息，实现临床辅助决策概念提出概念完善临床应用EJC2012,48:441-446MRI2012,30(9):1234.Nat.Comm.2014,5:4006医疗影定量特人工智临床辅像数据征提取能模型助决策10报告内容智能医疗研究背景智能医疗研究内容智能医疗未来方向11影像组学研究内容肿瘤大数据精准肿瘤智能诊断分割标注肿瘤海量典型核心治疗影像特征临床关键效果提取应用组学技术评估筛选肿瘤预后人工智能生存期预测模型构建13影像

5、组学典型临床应用概述影像组学智能诊断智能评估智能预测肿瘤癌症新抗智能智能病理转移辅助血管预测预测智能智能疗效疗效患者患者分型诊断评估评估生存预后JournalofClinicalOncology2016ClinicalCancerResearch2016NatureCommunications2014ScienceTranslationalMedicine2015ClinicalCancerResearch2017ClinicalCancerResearch201614智能诊断(1/3)—胶质母细胞瘤亚型诊断临床术前胶质母细胞瘤瘤亚型分问题型缺少必要的诊断方法临床265例基因、影像数

6、据完整数据的多中心脑胶质瘤患者数据智能提取388个影像特征进行聚方法类分析，并与基因信息关联应用影像组学特征能区分GBM亚效果型，并指导靶向治疗美国斯坦福大学利用多中心数据研究脑胶质瘤影像与基因关联关系Harukaetal,ScienceTranslationalMedicine,2015,7:303.SCIIF(2015):16.26415智能诊断(2/3)-术前结直肠癌淋巴结转移诊断临床术前结直肠癌淋巴结转移难问题以诊断，术中采用盲目切除临床500余例临床病理、影像数数据据完整的结直肠癌患者数据智能选择关键影像特征结合临床方法病理信息建立诺莫预测模型应用将结直肠癌淋巴结清扫的假效

7、果阳性率从70%降低到<30%广东省人民医院、中科院自动所合作预测结直肠癌淋巴结转移YanqiHuang,etal,JournalofClinicalOncology,2016,34(18):2157.SCIIF(2015):20.9816智能诊断(3/3)—皮肤癌类别精准诊断(1/2)临床皮肤癌发病率高，确诊依赖问题于皮肤镜分析和病理学检验临床近13万张皮肤疾病照片，2千张病理证实数据用于验证大数据智能构建迁移学习神经网络模型，方法用于皮肤疾病自动分类应