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[導(dǎo)讀] 近日,有外媒報(bào)道,圣地亞哥海軍醫(yī)學(xué)中心和谷歌人工智能研究人員,開發(fā)出癌癥檢測算法,能夠自動評估淋巴結(jié)活檢,他們的AI系統(tǒng)被稱為“淋巴結(jié)助手”(簡稱LYNA)。 左:兩個淋巴結(jié)活

近日,有外媒報(bào)道,圣地亞哥海軍醫(yī)學(xué)中心和谷歌人工智能研究人員,開發(fā)出癌癥檢測算法,能夠自動評估淋巴結(jié)活檢,他們的AI系統(tǒng)被稱為“淋巴結(jié)助手”(簡稱LYNA)。

左:兩個淋巴結(jié)活檢的圖片。中:谷歌AI深度學(xué)習(xí)腫瘤檢測的早期結(jié)果。右:谷歌AI深度學(xué)習(xí)后的當(dāng)前結(jié)果(注意兩個版本之間已可見噪點(diǎn)下降)。

在題為《基于人工智能的乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移檢測》的論文中對該系統(tǒng)有所描述,這篇論文發(fā)表在《美國外科病理學(xué)》雜志上。

“人工智能算法可以詳盡地評估幻燈片上的每個組織貼片,”該論文的作者寫道?!拔覀兲峁┝艘粋€框架,以幫助實(shí)踐病理學(xué)家評估這些算法,以便采用它們的工作流程(類似于病理學(xué)家如何評估免疫組織化學(xué)結(jié)果)。”

在轉(zhuǎn)移性乳腺癌的檢測精度測試中,LYNA的準(zhǔn)確率達(dá)到99%,這比人類病理學(xué)家更勝一籌。

據(jù)了解,LYNA基于Inception-v3,這是一種開源圖像識別深度學(xué)習(xí)模型,已被證明可以在斯坦福的ImageNet數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)78.1%的準(zhǔn)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(rèn)輸入大?。┳鳛檩斎?,并且在訓(xùn)練過程中,提取組織貼片的標(biāo)簽,預(yù)測腫瘤為良性或者惡性,并調(diào)整模型的算法權(quán)重以減少誤差。

左圖:含有淋巴結(jié)的載玻片。右:LYNA識別腫瘤區(qū)域。

在測試中,LYNA實(shí)現(xiàn)了99.3%的幻燈片級精度。當(dāng)調(diào)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(zhǔn)確識別評估數(shù)據(jù)集中的所有40個轉(zhuǎn)移灶,沒有任何誤報(bào)。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。

LYNA并不完美,它偶爾錯誤地把巨細(xì)胞、生發(fā)癌和骨髓來源的白細(xì)胞稱為組織細(xì)胞,但是它設(shè)法比負(fù)責(zé)評估相同載玻片的執(zhí)業(yè)病理學(xué)家表現(xiàn)更好。

在谷歌AI和Verily,谷歌母公司Alphabet的生命科學(xué)子公司發(fā)表的第二篇論文中,該模型比一個六人組成的董事會認(rèn)證病理學(xué)家團(tuán)隊(duì)檢測淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的時間縮短了一半。

未來的工作將調(diào)查該算法是否提高效率或診斷準(zhǔn)確性。

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