Nat Commun：迷信家无望应用人工智能技术来诊断人类结直肠癌

起源：本站原创 2021-11-04 08:46

来自中国中南年夜学等机构的迷信家门通过研讨发现，人工智能技术（AI）或能从组织扫描成果中精确检测并诊断结直肠癌，其后果要比病理学家好好多。相关研讨成果或无望帮忙研讨职员检测是否AI能作为一种无力的对象来帮忙病理学家紧跟对其服务不时增长的需求。

2021年11月4日 讯 /100医药网BIOON/ --机械辅助的病感性辨认始终专一于监视式培训（SL，Supervised Learning），而SL遭到了显著的正文瓶颈的影响。近日，一篇颁发在国内杂志Nature Communications上题为“Accurate recognition of colorectal cancer with semi-supervised deep learning on pathological images”的研讨申报中，来自中国中南年夜学等机构的迷信家门通过研讨发现，人工智能技术（AI）或能从组织扫描成果中精确检测并诊断结直肠癌，其后果要比病理学家好好多。相关研讨成果或无望帮忙研讨职员检测是否AI能作为一种无力的对象来帮忙病理学家紧跟对其服务不时增长的需求。

结肠类癌的组织病理学图像。

图片起源：Wikipedia/CC BY-SA 3.0

病理学家会按期评价和标志数千张组织病理学图片从而帮忙判断某个个别是否患有癌症，但其均匀的任务量就会年夜幅添加，有时能够也会由于过于疲倦而形成不测的误诊。研讨者Hong-Wen Deng传授说道，虽然进行的好多任务都是反复性的，但年夜多半的病理学家都很忙碌，由于其任务需求很年夜，而环球缺乏年夜量及格的病理学家，尤其是在倒退中国度，这种环境尤为重大。本文研讨就为解决今朝的近况带来了反动性的变更，研讨职员胜利应用人工智能技术以一种本钱效益的方式辨认并诊断告终直肠癌，这或者终极无望改善病理学家的任务效率并削减其任务量。

这篇研讨申报中，研讨职员从中国、德国和美国的8803名受试者和13个自力的癌症研讨中间搜集了超过1.3万张结直肠癌图像，应用这些由技术职员随机选择的图像，研讨职员构建了一种由机械辅助的病理辨认法式，这或者就能使盘算机辨认出提醒结直肠癌的图像，结直肠癌是引发欧洲和美国人群因癌症灭亡的最罕见的起因。研讨者Deng说道，这项研讨的挑战在于简单的年夜图像尺寸、简单的形态、纹理和核染色的组织学改动；但终极研讨成果标明，当研讨者应用人工智能技术诊断结直肠癌时，其所表示出的性能堪比真正的病理学家，乃至在好多环境下要比真正的病理学家表示更好。

受试者任务特征（ROC）曲线下的面积（AUC）便是研讨者用来确定本文研讨是否胜利的性能丈量对象；当将盘算机的成果与教训丰厚的病理学家人工解释的数据进行比拟厚，病理学家手动辨认结直肠癌的均匀得分为0.969分，而机械辅助的人工智能盘算机法式的均匀得分则为0.98分，即便并不长短常精确，但其之间的得分也是相称的。应用人工智能技术来辨认癌症是近年来应运而生的一种新技术，今朝其还并未被好多研讨职员所普遍承受。研讨者Deng愿望本文研讨或能让更多的病理学家们在将来诊断疾病时使用这种预挑选技术来帮其进行疾速诊断。

图片起源：https://www.nature.com/articles/s41467-021-26643-8

虽然这项研讨今朝仍处于研讨阶段，并且还并未贸易化，但研讨者信任通过更多迷信家的单干并在更多的临床情况中进行测试和施行，其将来利用于临床的愿望十分之年夜；跟着人工智能技术的进一步倒退，将来其将会被用于诊断多种分歧的人类癌症；并且使用人工智能技术诊断癌症还能减速整个诊断进程，并能为患者和临床大夫节俭年夜量光阴，同时还能让患者更快地承受医治从而实时抢救性命。

综上，本文研讨成果标明，半监视培训(Semi-supervised Learning)技术或能显明削减正文，从而或能潜在无效地帮忙树立专家级其余病理人工智能平台，来帮忙诊断人类癌症。（100医药网100yiyao.com）

原始出处：

Yu, G., Sun, K., Xu, C. et al. . Nat Commun 12, 6311 (2021). doi：10.1038/s41467-021-26643-8

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