对谈贾珣教授:看AI放疗科研之巅,他37岁前斩获放疗物理医学大奖

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AI+大健康人工智能
亿欧
尚鞅
2018-05-18 08:00
[ 亿欧导读 ] 对谈美国德州大学西南医学中心贾珣教授:“放疗+AI”国际前沿研究,他37岁前斩获放疗物理医学大奖。在自动放疗计划、图像低剂量重建、放疗后效果生存率预测、并发症预测等环节,AI价值凸显,MAIA Lab成果斐然。
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科技,一直是医疗水平提升的核心动能。

从去年到今年,放眼全球的放射诊断领域,人工智能技术可谓“热闹非凡”,出现了很多基于X光、CT、MRI等医学影像的智能辅助诊断系统。而在放射治疗领域,一些世界顶尖的医学物理专家也正在探索,如何利用人工智能解决放疗流程中的临床问题。美国德州大学西南医学中心的贾珣教授,就是该研究领域中的代表。

近日,亿欧智库与贾教授进行了一次深度访谈,他结合其在放疗领域的研究方向与成果,深入探讨了人工智能的应用效果与价值,呈现了全球癌症治疗最前沿的发展情况。据悉,贾教授将加入国内放疗人工智能企业——连心医疗,担任科学顾问。

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贾珣教授

贾珣,德州大学西南医学中心副教授,生物医学工程系博士课程的医学物理项目主任。其主要研究方向是图像引导和蒙特卡洛运算模拟系统,发表SCI论文110篇,学术会议论文超过200篇。2017年,贾教授获得美国医学物理学会(AAPM)授予的John Laughlin Young Scientist Award,是医学物理学界授予40岁以下科学家的含金量极高的奖项。

以下是本次访谈的精选内容:

亿欧智库:从北京大学到UCLA,再到UCSD,您始终深扎于物理学领域,这段渊源起始于何处?

贾珣:我在初中的时候就对物理学很感兴趣,当时参加了黑龙江省的物理竞赛,成绩还不错,然后被全国著名的“铁人中学”录取了。高中去意大利参加了国际奥林匹克物理竞赛,拿了银牌,保送去了北大物理系。

亿欧智库:在37岁的年纪,就获得了全球顶尖的John Laughlin Young Scientist Award,这一奖项每年仅颁发给一位放射物理学领域的科学家,有些年份没有合适的人选甚至不颁发,这证明您在该领域具有十分突出的贡献。

贾珣:这一奖项考评的是科学家在多项目上的综合贡献。我的研究领域比较广泛,主要集中于放疗领域,包括图像引导治疗、蒙特卡洛剂量运算、妇科肿瘤的近距离照射(内照射),小动物放疗实验平台等等。从去年开始,我和我的小组尝试使用人工智能技术,解决上述研究过程中的一些问题,目前已经取得初步的成绩。

贾珣博士与AAPM President合影

贾珣博士与AAPM President合影,照片版权归于美国医学物理学会 (AAPM)组委会

亿欧智库:我们具体聊聊您的几个研究方向吧,首先是图像引导治疗。

贾珣:图像引导治疗,就是在放疗前的病人摆位环节,需要病人躺在加速器治疗床上拍摄几百张CT投影图像,重构得到高质量的三维图像,从而定位加速器照射位置。但传统CT辐射剂量对人体有损伤。所以,如果能减少拍摄数量,就能减轻对病人的辐射。

亿欧智库:如何在减少CT拍摄的前提下,还能得到高质量的图像呢?

贾珣:压缩感知算法是一个突破口,我在UCLA的应用数学系课堂上首次接触到了这一算法。它是一个针对信号采样的技术,可以理解为在采样过程中进行数据压缩。我博士后的第一个项目,就是研究怎样利用压缩感知算法来减少辐射剂量。这项研究已经持续做了四、五年,目前已经有了不错的成绩。传统CT拍摄需要360个角度,我的算法只需要90个角度,对病人的辐射量能够减少大约四分之三。

MAIA算法的成像质量示意图

图注:本CT图从左到右分别表示:(左图).现在临床上标准算法的成像质量;(中图).当采样数据减少到1/4的时候,临床标准算法的成像质量;(右图)在同样数据减少到1/4情况下,MAIA实验室算法的质量。可以明显看到,MAIA算法获取的图像质量非常接近于左图。

MAIA算法成功降低辐射剂量

图注:病人受到的辐射剂量与采样的数据成正比,本CT图数据验证MAIA实验室的算法可以在不改变图像质量的前提下把辐射剂量降低到1/4。

亿欧智库:非常有意义的研究成果。您的第二个研究方向是蒙特卡洛剂量运算,可以介绍一下吗?

贾珣:蒙特卡洛剂量运算是一个物理学非常著名的算法。之所以叫“蒙特卡洛”,是因为这个算法是基于随机发生器的算法,而蒙特卡洛是法国南部一个赌场的名字。它可以模拟放射线在人体内的运动轨迹和相互作用,很多国家实验室都有蒙特卡洛软件包。但是,传统的软件计算速度太慢,在科研环境中对速度没有太大的要求,但临床病人是等不了的。所以在2009年,我开始尝试利用GPU来加速计算。一般来讲,我们的计算效率比传统CPU上的计算快100倍以上。我们也开发了一系列的工具来支持传统的光子放疗以及最新的质子重离子放疗。

亿欧智库:您还是一位临床物理师,会在临床为病人做治疗吗?

贾珣:是的,我现在每周一天半的时间在临床见病人,其余时间在做研究。我是美国放射学委员会(American Board of Radiology)认证的临床物理师。

亿欧智库:您的主治方向是?

贾珣:妇科肿瘤的内照射,这也是我的第三个研究方向。放疗分为外照射和内照射,平时大家见到的大多数是外照射,就是射线从体外照射入体内。外照射有一点缺陷,就是射线要穿过整个器官,才能照射到靶区,相对来讲对健康组织的损伤较大。相比之下,内照射是把粒子源植入人体内,做近距离照射,可以减少对器官的辐射。当然,内照射的临床应用也受到了一定的限制,因为内照射需要进行手术等比较复杂的过程,病人的体验不好。

亿欧智库:如何减轻病人痛苦,应该是提升内照射方案使用率的重要途径吧。

贾珣:目前内照射的使用率确实还不高。一个主要原因是当粒子源植入人体内后,医生需要进行放疗计划,通常时间在2-3小时,病人很痛苦。由于时间的限制,很多时候人工做出的计划并不能够保证最优性。所以我希望开发一些自动化的软件,代替一部分医生和物理师的工作,提升计划质量和工作效率。比如自动的放疗计划系统、自动完成质检工作等等。

亿欧智库:这些软件的核心功能是由人工智能算法驱动的吗?

贾珣:是的,去年德州大学西南医学中心的蒋彬教授,也是我的老板,建立了一个MAIA Lab团队,目前可能是全美以“放疗+AI”为研究方向的、规模比较大的科研团队。在其中不同的小组研究的方向都不一样,主要有自动的放疗计划(其中包含自动靶区勾画、器官勾画)、图像低剂量重建、放疗后效果生存率预测、并发症预测,还有通过可穿戴设备收集病人数据,这些数据可以帮助人工智能算法模型的训练。

亿欧智库:人工智能在您的研究中主要贡献是什么?

贾珣:比如AI可以帮助图像低剂量重建。一个例子是,图像低剂量重建中存在一个问题,就是有一些参数需要人工调试,调得不好会影响图像质量。去年我们考虑可以用AI来调参数,于是效仿DeepMind训练电脑玩游戏的方式,采用深度强化学习做出了一个算法模型。我先拿了12张病人的CT影像喂食给机器做训练,这些影像对应12个不同身体部位的影像重建问题。机器在做图像重建时会自动调参数,我们会通过一个数字,帮助机器理解什么调得好,它就会记录下来,调得不好它就会“忘掉”。不断重复这一过程,图像的重建效果就很好了。在机器调参的同时,我们的研究人员也在手动调参,最后发现机器做得更出色。

亿欧智库:12张片子的训练数据量是否足够?模型训练过程用了多久?

贾珣:深度强化学习会利用这12张片子自动生成大数据做训练 。整个训练只用了几天时间。此外,我还开发了一套基于AI 的内照射自动放疗计划系统,这套系统已经在西南医学中心使用了两年。

亿欧智库:肿瘤的治疗方法包括手术、化疗、放疗、免疫治疗等等,那么在临床上治疗方法是如何进行选择的呢?

贾珣:目前随着肿瘤治疗研究的进步,会更多采取多学科诊疗模式(MDT)。 比如针对宫颈癌的治疗,根据病人实际情况我们可能推荐化疗+放疗的治疗方案。有时放疗还会与手术结合在一起,比如肿瘤切除手术之后,发现没有切干净,我们会推荐进一步做放疗;或者肿瘤太大,手术风险高,我们会推荐先做放疗缩小肿瘤,再进行手术。

亿欧智库:从科研到临床的转化过程中,会遇到哪些问题?

贾珣:研究者发文章,一般会选择一些比较好的案例。但是对于临床而言,医生关注的不是一个算法的最好案例,而是它能够在100个病人上全部有很好的表现。这是临床和科研最大的区别。

亿欧智库:相比美国,中国有大量的医疗数据,这是否会使得中国的医疗人工智能发展有先天的优势?

贾珣:这一点是不可否认的。但我们也要看到,虽然中国的医疗数据整体量很大,但是具体到某一类医疗问题,数据有的时候可能还是不够的。尤其是中国随访的数据十分匮乏,在解决一些问题,比如预测五年存活率的时候会遇到挑战。此外,全球都面临数据共享问题,由于涉及患者隐私,所以多中心之间如何可以把数据打通,目前有一些研究进展但还没有很好的解决办法。

亿欧智库:未来在研究和职业上有什么计划?

贾珣:到了我这个年纪,要对未来做出选择。我可以朝管理方向发展,比如成为首席物理师。但我还是希望做更多有临床价值的研究。 我一直强调,做研究不能把目光集中在发文章上面,我们要真正把研究做到临床上,才能真正帮助病人。实现临床转化就需要商业的支持,所以我们与连心医疗等一些放疗领域的前沿企业建立了良好的合作关系。 我们希望联合企业的力量,将我们的研究成果落地到中国乃至全球的医学临床。就像大家常说的:科学家有祖国,但是科学没有国界。

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