人工智能（Al)實現負擔得起的乳腺MRI新工具

2018年初，奧洛瑞成立了由魏宇峰博士所帶領的資料科學家團隊(Aurora Data ScienceDepartment,以下簡稱ADSD)。目前，ADSD有六名成員組成，包括魏博士，簡博士，黃博士和三名經驗豐富的數據科學家/工程師。透過從臺東圣母醫院和聊城市人民醫院收集的數據，ADSD團隊開發出一系列專有的深度學習技術，以提高診斷效率并推進精準醫學。

從臺東圣母醫院和聊城市人民醫院收集的數據是完整的乳腺磁振造影圖像。圖像包括了一組對比前掃描和兩組對比后掃描，每組掃描有160張切面影像，每個患者總共有480張切面影像。通常一次完整的乳腺磁振造影檢查大約需要30-45分鐘。已發布的研究顯示，完整的奧洛瑞乳腺磁振造影在檢測乳腺癌時，具有98%的靈敏性( sensitivity )和95%的特異性(specificity ) 。

ADSD團隊使用了數千筆完整的乳腺MRI圖像來開發AI，該Al可以僅使用對比前掃描的圖像就成功地將潛在癌癥患者中的健康女性分流，其初步研究的準確率接近90%。透過收集更多的掃描數據，希望將其準確率提高到95%。這樣的發現和發展，為不打造影劑的乳腺磁振造影應用于一線乳腺癌篩查方法帶來了革命性的優勢。準確而又負擔得起的無造影劑掃描，每次僅需5分鐘，可將總掃描人次大幅增加4-5倍，并大大降低患者使用造影劑的相關風險。我們可以說，應用了AI的無造影劑掃描可以用作高風險評估的檢查方式，而單次檢查成本只相當于完整乳腺磁振造影的一小部分，這使得該服務易于擴展并負擔得起。

針對無造影劑掃描檢查后的潛在癌癥患者，ADSD團隊另外開發了一種改進自有對比掃描的動態對比增強(（DCE)算法。該方法可通過更精確的病灶檢測將整體敏感性和特異性提高到99%以上。這項技術將幫助放射科醫生在進行活檢之前做出最佳診斷。

對于活檢病理，ADSD團隊正在開發一種無監督的深度學習算法，以幫助在沒有病理學家費力的注釋的情況下檢測癌細胞，這將使病理AI在臨床上更實用。

此外，該團隊還開發了一種自動的乳房體積和密度計算法，該算法可將不同部位（皮膚，纖維腺組織和脂肪)從無造影劑前掃描圖像上分開。它不僅可以評估普通人群的長期乳腺癌風險，而且還可以幫助需要乳房重建手術的患者，選擇更精確的植入物。