四萬(wàn)三千張圖像訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型

人工智能診斷肺癌超越放射學(xué)專家

英國(guó)《自然·醫(yī)學(xué)》雜志20日發(fā)表一項(xiàng)人工智能（AI）最新進(jìn)展，美國(guó)團(tuán)隊(duì)報(bào)告了一種能夠根據(jù)胸部CT掃描來(lái)檢測(cè)惡性肺結(jié)節(jié)的人工智能，其表現(xiàn)與人類放射醫(yī)學(xué)專家相當(dāng)，甚至超越后者。該深度學(xué)習(xí)模型提供了一種自動(dòng)化的評(píng)估系統(tǒng)，用以提高早期肺癌診斷的準(zhǔn)確性，幫助實(shí)施臨床干預(yù)。

肺癌已經(jīng)是美國(guó)最常見(jiàn)的癌癥相關(guān)死因，估計(jì)2018年的致死人數(shù)為16萬(wàn)人。美國(guó)和歐洲的大規(guī)模臨床試驗(yàn)表明，胸部檢查可以發(fā)現(xiàn)癌癥，降低死亡率。但是，這種方法錯(cuò)誤率高、實(shí)用性有限，加之其他臨床因素的影響，許多肺癌在發(fā)現(xiàn)時(shí)已是晚期，難以治愈。

此次，美國(guó)谷歌健康研究部門(mén)（GHR）的科學(xué)家丹尼爾·謝及同事，新開(kāi)發(fā)了一種深度學(xué)習(xí)模型。他們采用42290張CT掃描圖像進(jìn)行訓(xùn)練，以便使人工智能在無(wú)人類參與的情況下，預(yù)測(cè)肺結(jié)節(jié)的惡性程度。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在6716個(gè)測(cè)試病例中，該人工智能系統(tǒng)能夠以94%的準(zhǔn)確率，發(fā)現(xiàn)極小的惡性肺結(jié)節(jié)。在無(wú)先前CT掃描圖像的情況下，該系統(tǒng)的表現(xiàn)超越所有6位放射醫(yī)學(xué)專家；而在有先前CT掃描圖像的情況下，兩者表現(xiàn)不相上下。

研究人員提醒說(shuō)，這些發(fā)現(xiàn)還需要經(jīng)過(guò)大規(guī)模的臨床驗(yàn)證，但其仍然可以說(shuō)明，這一模型未來(lái)將推動(dòng)改善肺癌患者的管理和預(yù)后。

今年1月，美國(guó)FDNA分析技術(shù)公司已訓(xùn)練人工智能在接受上萬(wàn)張真實(shí)患者面部圖像訓(xùn)練后，以高準(zhǔn)確率識(shí)別罕見(jiàn)的遺傳綜合征；而更早時(shí)間，谷歌旗下人工智能子公司——“深度思維”也已成功使一種人工智能算法通過(guò)分析醫(yī)學(xué)影像檢測(cè)眼病，其尋找青光眼、糖尿病視網(wǎng)膜病變和老年性黃斑退化這三大眼疾的跡象，比人類專家的判斷更為迅速高效。