阿爾法狗打算挑戰乳腺癌      錢江晚報

　　本報訊谷歌旗下的人工智慧公司DeepMind上一次震驚世界是因為它的圍棋產品AlphaGo（阿爾法狗）戰勝了包括柯潔在內的諸多圍棋高手。這一次，它轉向醫療領域，挑戰的對手是人類最大的殺手——癌症。

　　近日，DeepMind在其博客上宣布，將與倫敦帝國理工學院癌症研究中心領導的一組健康研究機構合作，探索用人工智慧來改善乳腺癌檢測。

　　人工智慧代替醫生

　　提高X光檢測準確性

　　這一探索的意義何在？大家知道，臨床上一旦懷疑是乳腺腫瘤的患者，通常要做X光或超聲檢查。此次DeepMind和倫敦帝國理工學院癌症研究中心的合作，希望將機器學習應用於乳腺X光檢查，探索新的方法來提高乳腺癌的檢測幾率，幫助醫生儘早發現癌症，以便儘早開始治療。

　　英國癌症研究中心研究與創新執行總監伊恩·福克斯（IainFoulkes）表示：「利用人工智慧的力量，可以幫助我們解決乳腺癌研究中的一些最大挑戰，包括提高檢測的準確性。大多數癌症患者都是在癌症晚期被檢測出來，而癌症晚期已很難治癒。這就是為什麼英國癌症研究中心正在建設這方面的能力，建立新的合作夥伴關係，並支持社區進行早期檢測研究，以便更多的人能夠幸免於難。」

　　浙醫二院乳腺腫瘤中心副主任醫師陶思豐認為，在X光片或者CT、磁共振的讀片上，人工智慧確實能替代普通醫生讀片，「因為這些影像都是客觀記錄，有評價標準，人工智慧能夠根據預設的判定標準讀片。」

　　他說，人工智慧是通過特定的標準程序來讀取X光片。如果病情簡單，那人工智慧完全可以自動獲取影像上的信息，不會造成信息的遺漏，準確又快速。但如果是疑難、複雜的病情，標準化的程序可能無法適用，那還是需要經驗豐富的醫生結合患者臨床表現，進行綜合的評估和判斷。

　　陸軍軍醫大學大坪醫院徐琰醫生和陸軍軍醫大學西南醫院胡保全醫生曾在《中華乳腺病雜誌》撰文，詳細探討了人工智慧在乳腺癌上的應用。常規的乳腺癌病理診斷，是在組織經過固定、脫水、浸蠟、包埋等工序處理後，製成組織切片，染色後由病理醫師通過閱片來分析病變特徵，從而確定診斷結果。病理診斷也被稱為診斷的「金標準」。

　　他們寫道，人工智慧在乳腺癌淋巴結病理診斷中涉及的一般是最後的閱片環節，「人工智慧通過特定的演算法，對病理圖片進行智能處理，通過訓練和對演算法的優化，以實現開發出高精度、高效率的病理識別演算法模型的目標。」

　　人工智慧閱片

　　準確率比病理專家還高

　　除了與醫生和醫療機構合作之外，DeepMind還將與谷歌的人工智慧健康研究團隊合作，後者已經在通過機器學習來檢測乳腺癌方面做出了一些成果。

　　2017年3月，來自谷歌大腦（GoogleBrain）、谷歌公司與Verily（GoogleX）生命科學的科學家們利用人工智慧技術，對130張病理切片進行乳腺癌淋巴結轉移病灶檢測。

　　正式測試前，科學家們預先準備了許多腫瘤組織與正常組織的病理切片，並將這些切片圖像分割成了數萬至數十萬個128×128像素的小區域，供人工智慧學習。同時，一名病理學家花了30小時進行了同樣的檢測。結果人工智慧達到了88.5%的準確率，而病理學家的準確率僅有73.3%。

　　羽醫甘藍（DeepCare）是中國一家將人工智慧和深度學習技術用於醫療影像的識別和篩查的科技公司。據報道，在2016年其開發的人工智慧演算法對乳腺癌淋巴結轉移的病理切片診斷敏感度已高達92.5%。

　　本報記者張冰清　本報通訊員魯青

浙江日報報業集團主辦　|　? 浙江日報報業集團版權所有　版權聲
推薦閱讀：