(圖:Google)

病理學醫師的一個重要任務是檢測病人的切片樣本,判斷該病人是否患有癌症。對很多人來說,這是一個性命攸關的判決。然而,有報道稱,相同的樣本如果由不同醫師鑒定,意見分歧的概率有可能高於 30%。

現在,谷歌(Google)開發的人工智慧系統在鑒別癌症樣本時,準確率比人類醫師還高,有望為癌症鑒別提供有力幫助。

分析海量數據,做出癌症診斷

進行病理鑒定時,每位患者都有多份樣本切片。若以放大 40 倍計算,每張切片的像素數超過 10 億。醫師必須認真負責地檢測每一個像素,以做出準確判斷。對人類而言,在有限時間內處理如此大量的數據是一項艱巨的任務。

但是,處理數據正是電腦擅長的領域。幾年來,谷歌一直在開發 GoogLeNet 計劃,希望讓自動駕駛汽車學會識別路況。現在,利用同樣的技術,谷歌讓人工智慧系統學會了診斷癌症。

檢測樣本圖像,學會診斷癌症

谷歌稱,他們對原來用於識別路面情況的系統做了一些調整,包括教授人工智慧檢測不同放大倍數的圖片,像人類醫師一樣工作。結果表明,人工智慧不僅能學會,而且表現與人類醫師相同,甚至更好。

最近,谷歌讓 GoogLeNet 與人類醫師進行了樣本鑒別比賽,時間不限。最終結果,二者的準確率分別為89% 和 73%,人工智慧又一次超過了人類。

細微末節之處,仍需人類醫師

雖然 GoogLeNet 的表現優於人類,但谷歌並不打算讓它代替病理醫師。首先,人工智慧仍然會產生假陽性結果。其次,樣本中一些異常的地方,人工智慧仍然無法像醫師一樣鑒定出來。

因此,谷歌的計劃是讓人工智慧幫助醫師找到可疑區域,讓人類做進一步分析。同時,人工智慧可以更準確地測量腫瘤大小,有助於確立癌症預後。

 

參考資料:

  1. Liu, Y. et al., (2017) Detecting Cancer Metastases on Gigapixel Pathology Images, Google Inc.
  2. Gupta, D., & Layfield, L. J. (2000). Prevalence of Inter-Institutional Anatomic Pathology Slide Review. The American Journal of Surgical Pathology, 24(2), 280-284
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