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醫(yī)生也將失業(yè)?中國公司開發(fā)人工智能技術(shù)診斷癌癥

2018-10-25
關(guān)鍵詞: 人工智能 診斷癌癥

  一家中國新創(chuàng)公司利用Nvidia深度學(xué)習(xí)平臺為肺癌診斷開發(fā)人工智能斷層掃描(CT)診斷解決方案…

  Nvidia積極培育深度學(xué)習(xí)開發(fā)人才并與產(chǎn)、官、學(xué)界合作提供實務(wù)訓(xùn)練課程;那么其他芯片供貨商,例如也推動其FPGA在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用的Xilinx,難道不能也提供類似的培訓(xùn)計劃?

  對此市場研究機構(gòu)Tirias Research首席分析師Kevin Krewell認(rèn)為并不盡然:“FPGA對于機器學(xué)習(xí)編程來說仍然太復(fù)雜,采用FPGA (或是像Google的TPU那樣自行設(shè)計ASIC)會有一些優(yōu)勢,但GPU普遍可得、立即可用而且功能多樣化,可以被用來執(zhí)行顯示器也可以執(zhí)行機器學(xué)習(xí)?!?/p>

  Nvdia推廣深度學(xué)習(xí)的實際成功案例

  Nvidia特別介紹已經(jīng)在該公司平臺上開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序/產(chǎn)品的公司,像是一家中國新創(chuàng)公司推想科技(Infervision),目標(biāo)是為肺癌診斷開發(fā)人工智能斷層掃描(CT)診斷解決方案。

  推想科技創(chuàng)辦人暨執(zhí)行長陳寬(CK)自己就是AI浪潮中的代表性人物之一,他開發(fā)的程序?qū)⒄宫F(xiàn)新科技如何協(xié)助醫(yī)療放射技師讀取CT掃描與X光結(jié)果,以更早期、更有效率地檢測肺癌患者的可疑病灶以及結(jié)節(jié)。

  陳寬并沒有參與Nvidia的培訓(xùn),但在2012年于美國芝加哥大學(xué)主修經(jīng)濟與金融學(xué)科時偶然看到了一份Nvidia深度學(xué)習(xí)平臺的介紹:“是我一個朋友給我看的,而我就被迷住了?!?/p>

  他在2012年的美國總統(tǒng)大選期間,與其他芝加哥大學(xué)以及麻省理工學(xué)院(MIT)的學(xué)生合作利用AI開發(fā)一個程序,能分類推特(Twitter)上兩黨候選人歐巴馬(Barack Obama)以及羅姆尼(Mitt Romney)的貼文,偵測公眾對候選人的觀感;這是陳寬在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的首次投入。

  2014年,還是博士班學(xué)生的陳寬回到中國于不同產(chǎn)業(yè)尋找AI商機,在多場面談之后,有一位在中國頂級醫(yī)院任職的放射科技師提供他一個關(guān)于開發(fā)深度學(xué)習(xí)癌癥偵測技術(shù)可能性的靈感,并因此催生了推想科技;陳寬可說是遇到了貴人。

  專業(yè)醫(yī)師的采納是推想科技開發(fā)之程序不斷精進的關(guān)鍵因素,陳寬表示,現(xiàn)在中國有超過100所醫(yī)院正在與該公司合作,導(dǎo)入斷層掃描與X光設(shè)備擷取的數(shù)據(jù)并比較結(jié)果。

  而陳寬之深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品的分水嶺,出現(xiàn)在Google旗下人工智能公司Deep Mind開發(fā)之AlphaGo于2015年擊敗人類圍棋高手的那時候;AlphaGo在2016年再度于一場與人類棋士的對決中獲勝。陳寬表示:“在那之后,中國醫(yī)療社群對AI仍抱持懷疑的人都改變了態(tài)度;不然沒有人真的信任深度學(xué)習(xí)軟件?!?/p>

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  中國武漢同濟醫(yī)院的醫(yī)師正在使用推想科技開發(fā)的程序(來源:推想科技)

  讓機器自己學(xué)習(xí)

  陳寬表示,醫(yī)師們自1990年代就已經(jīng)開始使用傳統(tǒng)的計算機輔助機器視覺軟件,例如R2;但R2與推想科技的新一代深度學(xué)習(xí)軟件程序不同,醫(yī)師必須要先告訴機器要找什么、描述尋找對象的特征,盡管也是集合許多專家開發(fā)的成果,但準(zhǔn)確度并不是很高。

  推想科技是讓機器去學(xué)習(xí)該找什么:“機器會自己學(xué)習(xí)該注意的實際區(qū)域以及需要尋找的對象特征;”不過陳寬強調(diào),這樣的學(xué)習(xí)得仰賴從各家醫(yī)療院所長時間收集的大量數(shù)據(jù)。

  幸運的是,自從2002年爆發(fā)的SARS疾病大流行,中國政府積極在大型醫(yī)院推動設(shè)置新一代IT設(shè)備;陳寬表示,很多一線醫(yī)院已經(jīng)有自己的數(shù)據(jù)中心,儲存所有的影像數(shù)據(jù)。當(dāng)然,那些儲存的影像并不是都很完美:“如果分辨率太差,就會成為GIGO (garbage in, garbage out)的經(jīng)典案例。”

  目前推想科技正在準(zhǔn)備完成來自參與早期采用項目的放射技師測試結(jié)果,而為了擴大其業(yè)務(wù)規(guī)模,該公司也正在等待中國食品藥品監(jiān)督管理總局(CFDA)對其軟件的批準(zhǔn)。

  陳寬表示,到目前為止看來,在人類放射技師以及計算機之間的比較研究結(jié)果“相當(dāng)有前途”,兩者能同時找到大于6mm的癌變結(jié)節(jié);而計算機在3~6mm或更小的結(jié)節(jié)搜尋上表現(xiàn)更佳。不過他也坦承,科學(xué)家們還無法解釋計算機是如何能得出特定結(jié)論,這是深度學(xué)習(xí)的一個缺點。

  而他也強調(diào),深度學(xué)習(xí)軟件的目的不是要取代放射師,關(guān)鍵在于人類專家與計算機合作,驗證出正確的結(jié)果。


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