应用人工智能技术诊断和治疗垂体腺瘤

　　治疗垂体腺瘤，脑垂体腺瘤的发病率仅次于神经胶质瘤和脑膜瘤，对身体的伤害除了来自肿瘤本身的占位作用外，还与腺瘤引起的激素分泌亢进有关。据英国Fernandez等流行病学调查结果显示，近30年垂体腺瘤的发病率从7.5~15/10万增加到75~113/10万。

　　依有没有垂体激素，垂体腺瘤有两种类型，一种是功能性垂体腺瘤(FPA)，另一种是非功能性垂体腺瘤。在此基础上，又将其分为垂体生长激素腺瘤(也叫肢端肥大症)，库欣病、垂体催乳素腺瘤及其他垂体促肾上腺皮质激素腺瘤等疾病，垂体催乳素腺瘤的发病率在以上几种类型中较高，Daly等对70000多例比利时垂体腺瘤患者的流行病学调查显示，垂体催乳素腺瘤的发病率高达66.2%。其它类型所占比例均未超过18%。

　　由于肿瘤的侵袭性、体积、生长方向等因素，可能会对垂体腺瘤造成危害。上鞍上生长者可突破鞍膈，侵袭三脑室及下丘脑；后半方生长者可压迫脑干等重要结构，向两侧生长者可侵犯海绵窦，包裹颈内动脉，造成海绵窦综合征。肿块纹理及病灶区域的解剖结构直接影响着术者对手术策略的选择及预后的判断。

　　由垂体腺瘤引起的荷尔蒙分泌亢进症会对机体产生许多副作用，例如，促肾上腺皮质激素(ACTH)分泌亢进(垂体促肾上腺皮质激素腺瘤)诱发库欣综合征；生长激素(GH)分泌性亢进(垂体生长激素腺瘤)引起的肢端肥大症；催乳素分泌亢进(垂体催乳素腺瘤)引起的闭经，另外，有些难治性垂体腺瘤也有可能发生复发或癌变。治疗垂体腺瘤，当前对垂体腺瘤的诊断和治疗仍存在着很多未解决的问题，这些问题贯穿于术前诊断、治疗策略、术后肿瘤复发和并发症评估等全过程。举例来说，如何根据临床资料对库欣病进行早期诊断，如何判断早期无症状性垂体微腺瘤是否会进展，何种类型的垂体腺瘤术后容易复发，导致术后并发症的危险因素，以及库欣病患者精神症状的发生机制等。

　　以上问题对于神经外科医生来说，都具有挑战性，如何通过术前的影像学检查，目前面临的问题是对病案文本资料进行定量分析，以指导临床诊断和制定治疗策略，而且，与传统的神经外科医生主观判断相比，人工智能(AI)恰恰相反，具有更高的准确性和合适性。上世纪50年代，人们首先用电脑来称呼“人工智能”，发展一种理论、方法、技术的科学和技术，用以模拟甚至等同于人类智能，它的优点是可以通过建立模型来处理大量的数据，计算量很大，所以用人工智能技术来处理大量的和较其复杂的医学数据，有望成为未来医学研究的常用方法。

　　20世纪80年代就出现了电脑辅助临床诊断和治疗的案例，1985年，罗切斯特大学医学院Panzer等通过电脑辅助决策系统来帮助诊断脑出血，但是该系统诊断准确率不高，只有5%~67%;1995年，Phillips，美国乔治亚医学院的Phillips等，利用电脑技术对胶质母细胞瘤内出血进行研究，对1例脑胶质母细胞瘤MRI图像进行了自动分割，但由于技术水平有限，因而成功地完成了1例脑血肿的分割。阻碍了人工智能技术在医学领域的推广和普及。近几年来，随着科技的不断进步，人工智能技术突飞猛进，2017年，我国在十九大上提出了建设网络强国的号召，更是把大数据、人工智能技术的发展提升到国家战略。

　　治疗垂体腺瘤——人工智能的处理方法。

　　1机器学习与深度学习。

　　机器学习是人工智能技术的一个重要组成部分，而机器学习是一门专门用于通过计算机来学习的学科，包括线性判别分析(LDA)、Logistic回归分析、决策树(DT)、朴素贝叶斯(NB)模型等。传统机器学习方法属于浅层学习法，近年来兴起的深度学习是机器学习中一个新的研究方向，它包含了许多隐含层的深度神经网络，能够学习样本数据的深层规律，如图像数据、文字数据、声音数据等。

　　它不同于浅层学习，它不是独自的学习方法，它的不同在于它可以通过监督学习和非监督学习的方式来训练。医疗领域中，通过对标记性图像和病理图像数据的提取、分析、建模等方法进行深度学习，这样，就能诊断未标注图像与病理图像；帮助提高放射、病理医生对疾病诊断的准确性；同时，也可以通过他们建立的模型来确定临床结果，通过评估肿瘤的分子特征等因素，有助于临床医生选择较佳的治疗策略。而对机器学习方法来说，科学实验的再现性重要，模型的正确性和普遍性都重要，这也为机器学习方法应用于临床急需解决的问题。

　　2机器学习的临床应用。

　　伴随着现代计算机技术的发展和进步，机器学习在处理海量数据方面的优势得以体现。现在，医学研究中较常用的机器学习方法是监督学习，监督学习主要用于两个方面：一，分类，也就是选择了不同亚组，例如对心电图作辅助诊断，可以采用已有心内科医生标注的ECG进行机器学习。创建一种用于临床的心电图评估模型；或在影像学上，对大量标有诊断结果的肺结节的特性进行指导研究；肺结节诊断模型采用专用计算方法建立，并用于肺结节诊断。二种，评估，如根据临床数据对各种疾病并发症或回归的评估。

　　非监督学习与其不同，主要是对数据内分组，或者是对某些传统疾病基于基因、环境和个人生活方式等信息给予了新的定义，无结局指标可评估。利用非监督学习的典型例子是精确医疗倡议，而所谓的“精确医疗”也可以理解为个性化医疗，也就是每个人的生理和病理特点、疾病特点、治疗方案都是“量身定做”，这样，机器就不能得到监督学习那样精确的标注数据，而监管学习则需要标注的样本数据，这样就不能满足医学个体化的要求，无监督学习利用聚类计算法，对未标注数据进行特征建模，可解决准确医疗的需求。

　　3机器学习技术的缺陷。

　　(1)技术弊端：医学研究对象多，数据量大等特点，对模型进行选取时，通常，较好的模式是容量大(模型能用复杂函数来拟合)，这类模型大多存在在训练集上表现良好、验证集表现较差(过拟合)的缺点。其原因在于训练集中，除了数据点本身的分布之外，还存在着观测误差，这是基于训练集和验证集独自分布假定，即两个集合在整体参数的分布范围上相同，这种现象也称为泛化能力差。此外，深度学习、神经网络常存在着可解释性差的问题，这在医学研究中是一个先天缺陷。

　　(2)应用弊端：除了人工智能技术不完善之外，机器学习在医学研究中的应用还有一些至今仍难以解决的问题，如在肿瘤的早期诊断中，训练模型缺乏“金标准”。手术后病理检查是目前临床诊断肿瘤病的“金标准”，但病理切片以静态图像显示，脑垂体瘤的动态进展对诊断肿瘤至关重要，早期垂体瘤是否发展成需治疗的病变，专家们的看法也不一致，因此，尽管机器学习对于肿瘤的早期诊断有更高的一致性和重复性，但与临床医生的经验相比，但是，诊断准确度还没有确定，而且很可能会导致一个严重的问题——诊断过多，因为相对于假阳性，医生对假阴性的判断更为担忧。

　　4成像组学

　　图像组学是从标准医学图像中大规模地挖掘定量图像特征的技术，可以将这些数据准确地提取出来，并用于临床决策支持系统。利用机器学习技术，可以对病人的图像进行处理和分析，并对其进行分析。医疗图像数据可以反映出肿瘤的病理生理信息，MRI、CT、PET等影像资料可以直接转换成人工挖掘的高维数据。