人工智慧和病理學家聯手，確診乳腺癌幾率大漲

知識 11-17

人工智慧不僅可以用到我們的日常生活中，它也可以用來幫助醫生確診乳腺癌。

近日貝斯以色列女執事醫學中心（ BIDMC ）與哈佛醫學院合作研發了一套人工智慧系統，它可以用於乳腺癌的診斷。

BIDMC 的 Andrew Beck 稱他們採用的方法類似於平時將人工智慧用到語言、圖像等識別的方法。就是給這套人工智慧系統輸入 400 的病理片子，讓它去識別片子中哪些部分有癌細胞，哪些部分是健康區域。這些片子被分成兩個部分，其中 270 張用於深度學習訓練， 130 張用於測試。

為了減少運算時間，研究人員將研究的重點放在分析病理片中最有可能包含癌細胞轉移的區域。首先他們優化了原來的病理圖，利用演算法將原片中的細胞組織區域突出出來，去掉空白背景。然後在此基礎上將健康病理圖與病變圖比對，訓練機器識別病變區域和健康區域，之後通過熱點圖的方式將病變區域標識出來。

病理圖優化及癌細胞轉移探測圖

通過這個方法，目前它的準確率能達到 92%。近期他們參加了生物醫學成像的年度國際研討會上的一個比賽，比賽中它需要從淋巴結的圖片中找到有乳腺癌的病例，比賽期間它在兩個單獨的類別項目中獲勝。

儘管它達不到人類病理學家 96% 的準確率，但是它的應用卻是非常有前景的。

在研究人員公開的論文中稱，目前顯微鏡圖像分析存在著規範化、診斷錯誤等問題。再加上人力診斷病理片需要醫生花費大量時間和精力，尤其是在診斷淋巴結是否呈陰性或者觀察小的癌細胞轉移病灶時。儘管目前也有技術手段用於診斷，但那往往成本高，且需要診斷的時間長。因此這套人工智慧的開發可以更好地幫助醫生做出判斷。

Back 稱，它最讓人興奮的一點在於這套技術與病理學家的分析結合在一起時，它的診斷準確率可以高達 99.5%。他說，生物醫學成像年度研討會上的比賽結果已經展示出計算機與人的結合的優勢，它將幫助醫生做出更好的治療決定。

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