人工智能還無法代理病理學(xué)家做診斷，但可以成為病理學(xué)家的助手。
DeepMind 近日在其博客公布最新研究方向，通過機(jī)器學(xué)習(xí)，提供乳腺 X 光的檢查幾率。
這個(gè)研究項(xiàng)目是和倫敦帝國(guó)理工學(xué)院的癌癥研究機(jī)構(gòu)、Google 的人工智能健康研究團(tuán)隊(duì)一起合作的，他們希望建立新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，幫助醫(yī)生提高癌癥檢測(cè)率，早發(fā)現(xiàn)癌癥，以便盡早開始治療。
乳腺癌是目前僅次于肺癌的最常見癌癥。根據(jù) DeepMind 公布的數(shù)據(jù)，每年全球有 160 多萬人被診斷出乳腺癌，有 50 萬人會(huì)因此死亡。
而在中國(guó)，根據(jù)丁香園數(shù)據(jù)顯示，每年乳腺癌新發(fā)數(shù)量和死亡數(shù)量分別占全世界的 12.2% 和 9.6%，而且從 90 年代以來，中國(guó)的乳腺癌發(fā)病率增長(zhǎng)速度是全球的兩倍多。
如果能盡早發(fā)現(xiàn)并及時(shí)治療，就可以降低死亡率，但準(zhǔn)確地檢測(cè)和診斷乳腺癌仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
目前僅通過乳房 X 光檢查，并不能完全檢測(cè)是否患有乳腺癌，很多時(shí)候診斷取決于病理學(xué)家最后的分析和確定。
根據(jù)化學(xué)資訊平臺(tái) X-MOL 介紹，病理學(xué)家需要在顯微鏡的幫助下，在至少包括 100 億個(gè)像素的組織活檢和隨后的病理切片中，尋找腫瘤的蹤跡，判斷腫瘤的大小、癌癥的發(fā)展階段、是否發(fā)生轉(zhuǎn)移等，再?zèng)Q定一下一步治療手段。
而通常一個(gè)病理學(xué)家需要經(jīng)過多年訓(xùn)練，才能獲得足夠的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，但這樣的情況下也會(huì)出現(xiàn)誤診和漏診。
如果能通過深度學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)切片檢查，從中尋找腫瘤，就可以提高診斷的效率和準(zhǔn)確率，對(duì)病理學(xué)家和患者來說將是很大的幫助。
其實(shí)，在今年 3 月時(shí)，Google 的人工智能健康研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)建立了機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，用于分析乳腺癌病理切片。
為了檢驗(yàn)成果，Google 還邀請(qǐng)了病理學(xué)家和人工智能模型做了一個(gè)對(duì)比，在沒有時(shí)間限制的情況下，分析 130 張病例切片，找出腫瘤。
在靈敏度，也即是能找出多少腫瘤細(xì)胞占比上，病理學(xué)家的準(zhǔn)確率為 73%，人工智能模型則為 89%。
而在誤判為腫瘤細(xì)胞的假陽性率上，人工智能模型卻不如病理學(xué)家，因?yàn)樗四Ｐ驮O(shè)計(jì)的病理外，無法發(fā)現(xiàn)其他疾病，比如炎癥、自免疫疾病或其他癌癥。
從左到右，淋巴結(jié)病理切片、Google 模型的早期結(jié)果、當(dāng)前結(jié)果。當(dāng)前的結(jié)果降低了潛在的假陽性。圖片來源：Google
Google 的研究人員說，人工智能還無法代理病理學(xué)家做診斷，但可以成為病理學(xué)家的助手，提高診斷效率。
這次研究 DeepMind 和 Google 的 AI 團(tuán)隊(duì)則在此基礎(chǔ)上，建立新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并學(xué)習(xí)由英國(guó)癌癥研究所資助的研究機(jī)構(gòu)提供的 7500 名女性的檢測(cè)數(shù)據(jù)。
DeepMind 稱，數(shù)據(jù)也常被世界其他衛(wèi)生組織拿去研究，它們不含個(gè)人隱私信息。DeepMind 承諾會(huì)將數(shù)據(jù)放置在加密的數(shù)據(jù)庫中，試驗(yàn)用的時(shí)候才會(huì)解密。
自從和人類圍棋挑戰(zhàn)贏了之后，Google 和 Deepmind 團(tuán)隊(duì)就說要將人工智能的技術(shù)用在醫(yī)療健康領(lǐng)域 。去年 2 月，Deepmind 發(fā)布了健康計(jì)劃，同年先后發(fā)布了監(jiān)控人的腎功能應(yīng)用 Streams，和能夠辨識(shí)眼部疾病的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
健康計(jì)劃也得到英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系（National Health Service，NHS）支持，后者向 DeepMind 提供 160 萬份患者資料數(shù)據(jù)，包括過去五年內(nèi)曾感染艾滋病病毒、藥物濫用及墮胎記錄等數(shù)據(jù)。