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人工智能新動態:檢測癌癥有新方法

五度易鏈 2018-10-23 2091 125

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近日,谷歌的研發人員開發了一種深度學習工具,使用兩套病理載玻片訓練其算法(Lymph Node Assistant,又稱LYNA)識別腫瘤的特征,使其能夠在各種條件下發現轉移。實驗顯示,轉移性乳腺癌的檢測精度測試中,LYNA的準確率達到99%,這比人類病理學家更勝一籌。即使是及其微小的轉移,人工智能都能夠準確的分辨。

【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

  人工智能技術現已經開始影響生物醫藥行業,谷歌最近發現了新技術能夠對乳腺癌進行篩查,并且被證明準確率已經高達99%,這項技術的影響重大,有很深的研究意義。

  乳腺癌現今檢查需要進步

  據不完全統計,僅2012年全球診斷出近170萬例乳腺癌病例,乳腺癌成為女性癌癥死亡的第五大常見原因。目前乳房X光檢查是一種廣泛用于早期乳腺癌的檢查手段。

  但據調查研究表明,如今乳房X線圖像分析準確率較低,大約20%的乳房X線圖像存在假陰性,這意味著可能存在醫生或技術人員未發現的癌癥現象。同時,乳房X線圖像的假陽性也是一個重要問題。

  在美國,連續10年中進行年度乳房X光檢查的女性,有超過50%會出現假陽性結果,從而導致了一系列不必要的檢查和化療。“而這些都可能給患者帶來壓力,并“給世界各地的醫療服務增加壓力和成本,”DeepMind健康部門的臨床負責人Dominic King說。

  谷歌新工具識別準確率為99%

  近日,谷歌的研發人員開發了一種深度學習工具,使用兩套病理載玻片訓練其算法(Lymph Node Assistant,又稱LYNA)識別腫瘤的特征,使其能夠在各種條件下發現轉移。實驗顯示,轉移性乳腺癌的檢測精度測試中,LYNA的準確率達到99%,這比人類病理學家更勝一籌。即使是及其微小的轉移,人工智能都能夠準確的分辨。

  人工智能識別癌癥采用了深度學習

  在據了解,LYNA基于Inception-v3,這是一種開源圖像識別深度學習模型,已被證明可以在斯坦福的ImageNet數據集上實現78.1%的準確率。

  正如研究人員解釋的那樣,它需要一個299像素的圖像(Inception-v3的默認輸入大小)作為輸入,并且在訓練過程中,提取組織貼片的標簽,預測腫瘤為良性或者惡性,并調整模型的算法權重以減少誤差。在測試中,LYNA實現了99.3%的幻燈片級精度。當調整模型的靈敏度閾值以檢測每張載玻片上的所有腫瘤時,其靈敏度為69%。

  LYNA能準確識別評估數據集中的所有40個轉移灶,沒有任何誤報。此外,它不受載玻片中的人工制品的影響,例如氣泡,加工不良,出血和過度涂抹。

  當然,LYNA并不完美,它偶爾錯誤地把巨細胞、生發癌和骨髓來源的白細胞稱為組織細胞,但是它設法比負責評估相同載玻片的執業病理學家表現更好。

  這項技術采用的是深度學習算法,通過人工智能技術參與到檢測乳腺癌的工作中,讓檢測工作更加容易,及時的發現治療對治療病癥大有幫助。


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