《格拉斯哥团队将利用人工智能将肠癌筛查转变为精准医疗工具》

  • 来源专题:动植物疫病
  • 编译者: 刘小燕
  • 发布时间:2020-07-26
  • 格拉斯哥大学将与英国国家医疗服务系统(NHS)以及苏格兰科技公司合作,领导一项337万英镑的项目,该项目将通过开发一种精确的诊断工具,利用人工智能来预测哪些患者会患上息肉和肿瘤,从而改变英国的肠癌筛查方法。INCISE项目—通过英国研究与创新(UKRI)产业战略挑战基金提供的230万英镑政府资金以及格拉斯哥大学和行业伙伴的110万英镑投资得以实现—将改善癌症检测,同时减少需要反复进行结肠镜检查的令患者感到不舒服的程序,也有并发症的风险。肠癌筛查用于发现无症状的患者的肿瘤和癌前病变或息肉,筛查的目的是尽早发现癌症—使癌症更容易成功治疗—并在可能的情况下将其切除,以消除癌症。当前的指南可帮助临床医生确定每位患者何时需要进一步的结肠镜检查,但是这些指南并不准确,意味着许多人会接受不必要的侵入性程序。新的精密工具将识别出将从结肠镜检查中受益最大的患者,因此可以更早地发现他们,并且可以更快的治疗任何癌症。

相关报告
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    • 来源专题:动植物疫病
    • 编译者:刘小燕
    • 发布时间:2019-01-31
    • 最近的一份报告显示,前十几名英国胰腺癌研究人员中有一半在格拉斯哥,其中六人都隶属于格拉斯哥大学。来自“expertscape.com”的分析证实了格拉斯哥作为胰腺癌卓越中心的地位。核心在于格拉斯哥精准肿瘤学实验室,由格拉斯哥的Andrew Biankin教授领导的一个名为Precission-Panc的全英国旗舰治疗开发平台。格拉斯哥大学坚持采用精准医学方法来治疗胰腺癌等疾病,而Precision Panc则是精准医学系统的一部分。领先的癌症慈善机构-英国癌症研究中心已经在Precision Panc平台上投入了1000万英镑。Precision Panc是由格拉斯哥大学专门创建并领导的,旨在开发尖端治疗方法,并通过一系列针对胰腺癌患者的试验进行尝试。这些试验的信息将帮助实验室获得最终的科学新疗法。通过Precision Panc,所有胰腺癌患者都可以进行临床试验,使用最新技术快速、深入地分析癌症样本,希望能长期将精确的治疗方法针对对应的患者,是改善这种致命疾病的最佳生存时机,目前只有5%的人存活5年,平均寿命仍然是6个月。现在已经有超过10个中心在英国相互合作,已经有80名胰腺癌患者被招募进入Precision Panc,从而可以快速地获得专门为患者量身定制的精准医学临床试验。
  • 《医疗人工智能工具获得人类青睐》

    • 来源专题:新一代信息技术
    • 编译者:王晓丽
    • 发布时间:2023-11-29
    • 发表在《自然》(Nature)杂志《npj 数字医学》(npj Digital Medicine)上的论文,为人工智能以突破性的效率支持医疗工作者打开了大门。 研究人员训练超级计算机根据新模型 GatorTronGPT 生成医疗记录,该模型的功能与 ChatGPT 相似。 GatorTron? 模型的免费版本在开源人工智能网站 Hugging Face 上的下载量已超过 43 万次。 GatorTron? 模型是该网站唯一可用于临床研究的模型,文章的第一作者、来自 UF 医学院健康结果与生物医学信息学系的吴永辉博士说。 "在医疗保健领域,每个人都在谈论这些模型。GatorTron? 和 GatorTronGPT 是独特的人工智能模型,可以为医学研究和医疗保健的许多方面提供动力。然而,它们的建立需要海量数据和强大的计算能力。我们非常感谢英伟达?(NVIDIA®)提供的超级计算机HiPerGator,以探索人工智能在医疗保健领域的潜力。 UF 校友、英伟达?(NVIDIA®)联合创始人 Chris Malachowsky 是 UF 新的 Malachowsky 数据科学与信息技术大厅的命名者。 这座耗资1.5亿美元的建筑由UF和英伟达公司共同出资建造。 2021 年,UF 利用英伟达提供的价值数百万美元的基础设施包将其 HiPerGator 超级计算机升级为精英级,这在大学中尚属首次。 在这项研究中,吴和他的同事们开发了一种大型语言模型,可以让计算机模仿人类的自然语言。 这些模型在标准写作或对话中效果很好,但医疗记录带来了额外的障碍,比如需要保护病人的隐私,而且技术性很强。 数字医疗记录不能在谷歌上搜索,也不能在维基百科上共享。 为了克服这些障碍,研究人员剥离了 UF Health 医疗记录中 200 万名患者的身份信息,同时保留了 820 亿个有用的医学词汇。 他们将这一数据集与另一个包含 1,950 亿个单词的数据集结合起来,训练出 GatorTronGPT 模型,利用 GPT-3 架构(即生成预训练变换器,一种神经网络架构)分析医疗数据。