发展计划

人工智能（Al)实现负担得起的乳腺MRI新工具

2018年初，奥洛瑞成立了由魏宇峰博士所带领的资料科学家团队(Aurora Data ScienceDepartment,以下简称ADSD)。目前，ADSD有六名成员组成，包括魏博士，简博士，黄博士和三名经验丰富的数据科学家/工程师。透过从台东圣母医院和聊城市人民医院收集的数据，ADSD团队开发出一系列专有的深度学习技术，以提高诊断效率并推进精准医学。

从台东圣母医院和聊城市人民医院收集的数据是完整的乳腺磁振造影图像。图像包括了一组对比前扫描和两组对比后扫描，每组扫描有160张切面影像，每个患者总共有480张切面影像。通常一次完整的乳腺磁振造影检查大约需要30-45分钟。已发布的研究显示，完整的奥洛瑞乳腺磁振造影在检测乳腺癌时，具有98%的灵敏性( sensitivity )和95%的特异性(specificity ) 。

ADSD团队使用了数千笔完整的乳腺MRI图像来开发AI，该Al可以仅使用对比前扫描的图像就成功地将潜在癌症患者中的健康女性分流，其初步研究的准确率接近90%。透过收集更多的扫描数据，希望将其准确率提高到95%。这样的发现和发展，为不打造影剂的乳腺磁振造影应用于一线乳腺癌筛查方法带来了革命性的优势。准确而又负担得起的无造影剂扫描，每次仅需5分钟，可将总扫描人次大幅增加4-5倍，并大大降低患者使用造影剂的相关风险。我们可以说，应用了AI的无造影剂扫描可以用作高风险评估的检查方式，而单次检查成本只相当于完整乳腺磁振造影的一小部分，这使得该服务易于扩展并负担得起。

针对无造影剂扫描检查后的潜在癌症患者，ADSD团队另外开发了一种改进自有对比扫描的动态对比增强(（DCE)算法。该方法可通过更精确的病灶检测将整体敏感性和特异性提高到99%以上。这项技术将帮助放射科医生在进行活检之前做出最佳诊断。

对于活检病理，ADSD团队正在开发一种无监督的深度学习算法，以帮助在没有病理学家费力的注释的情况下检测癌细胞，这将使病理AI在临床上更实用。

此外，该团队还开发了一种自动的乳房体积和密度计算法，该算法可将不同部位（皮肤，纤维腺组织和脂肪)从无造影剂前扫描图像上分开。它不仅可以评估普通人群的长期乳腺癌风险，而且还可以帮助需要乳房重建手术的患者，选择更精确的植入物。