科學家訓練AI來識別肺癌 其準確性與病理學家相匹敵
編者按:來自達特茅斯學院諾里斯科頓癌癥中心的研究人員宣布 開發(fā) 一種深層神經(jīng)網(wǎng)絡,可以識別組織載玻片上的肺癌,其準確性與人類病理學家相匹敵。
隨著人工智能繼續(xù)滲透到我們生活的方方面面,我們現(xiàn)在開始看到計算機系統(tǒng)診斷各種疾病的能力取得了一些重大進展??茖W家最關注的領域之一是癌癥診斷,我們已經(jīng)看到機器學習算法能夠識別乳腺癌等癌癥。
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201903/398294.htm
現(xiàn)在,來自達特茅斯學院諾里斯科頓癌癥中心的研究人員宣布 開發(fā) 一種深層神經(jīng)網(wǎng)絡,可以識別組織載玻片上的肺癌,其準確性與人類病理學家相匹敵。
“我們的研究表明,機器學習可以在具有挑戰(zhàn)性的圖像分類任務中實現(xiàn)高性能,并有可能成為肺癌管理的資產(chǎn),”該研究的第一作者Saeed Hassanpour 在一份聲明中表示?!拔覀兿到y(tǒng)的臨床實施將能夠幫助病理學家準確分類肺癌亞型,這對于預后和治療至關重要?!?/p>
該研究發(fā)表在《 科學報告》上,專注于一種稱為腺癌的常見肺癌。該團隊在幻燈片圖像中對數(shù)百個癌癥示例進行了AI培訓,然后針對143個單獨的幻燈片圖像測試了算法,以了解網(wǎng)絡在真實場景中的準確程度。
將這些結果與人類病理學家的判斷進行了比較,并且AI總體上非常準確,證明至少與人類專家一樣在識別載玻片中的癌癥方面同樣熟練。
研究人員提出,如果他們的系統(tǒng)可以在現(xiàn)實世界的測試中得到驗證,那么這可能被證明是需要快速診斷的醫(yī)生和其他醫(yī)療專業(yè)人員的寶貴工具。
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