日本理研中心(RIKEN Center for Advanced intelligence Project, AIP)開發(fā)的人工智能(AI)技能已經(jīng)成功地在人類癌癥患者的病理圖像中發(fā)現(xiàn)了人類醫(yī)生可以理解的特征，而且沒有注釋。此外，人工智能還發(fā)現(xiàn)了一些與癌癥預(yù)后相關(guān)的特征，這些特征以前沒有被病理學(xué)家注意到，這使得前列腺癌復(fù)發(fā)的準確性高于病理學(xué)診斷。將人工智能做出的預(yù)測與人類病理學(xué)家的預(yù)測相結(jié)合，可以得到更高的準確性。

該研究的主要作者山本洋一郎(Yoichiro Yamamoto)在《自然通訊》(Nature Communications)上發(fā)表文章稱，“這項技能可以通過從圖像中獲取新知識，從而實現(xiàn)對癌癥復(fù)發(fā)的高度準確預(yù)測，為個性化醫(yī)療做出貢獻?！贝送?，這項技能還可以幫助解決人工智能被視為‘黑匣子’的問題，從而有助于理解人工智能如何在醫(yī)學(xué)上不受威脅使用?！?/p>

由Yamamoto和Go Kimura領(lǐng)導(dǎo)的研究小組與日本許多大學(xué)醫(yī)院合作，采用了一種稱為“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”的方法。只要人類教授AI，就不可能獲得超出當(dāng)前已知知識的知識。人工智能不是被“傳授”醫(yī)學(xué)知識，而是被要求使用無監(jiān)督的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(稱為自動編碼器)進行學(xué)習(xí)，而無需提供任何醫(yī)學(xué)知識。研究人員開發(fā)了一種方法，可以將AI所發(fā)現(xiàn)的特征(起初只是數(shù)字)轉(zhuǎn)換為人類可以理解的高分辨率圖像。

為了完成這項壯舉，該小組從日本醫(yī)學(xué)院醫(yī)院(NMSH)獲得了13188張前列腺全載病理切片圖像，數(shù)據(jù)量巨大，相當(dāng)于大約860億個圖像補丁(為深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分的子圖像) ，并且計算是在AIP強大的RAIDEN計算機上執(zhí)行的。

人工智能從1100萬個圖像塊中使用沒有診斷注釋的病理圖像進行學(xué)習(xí)。人工智能發(fā)現(xiàn)的特征包括全球使用的癌癥診斷標(biāo)準(在Gleason評分中)，但也包括專家不知道的非癌癥區(qū)域的基質(zhì)(支撐器官的結(jié)締組織)。為了評估這些AI發(fā)現(xiàn)的特征，研究組使用來自NMSH(內(nèi)部驗證)的其余病例驗證了復(fù)發(fā)預(yù)測的性能。研究小組發(fā)現(xiàn)，人工智能發(fā)現(xiàn)的特征(AUC=0.820)比病理學(xué)家根據(jù)人類建立的癌癥標(biāo)準Gleason評分(AUC=0.744)做出的預(yù)測更準確。

此外，結(jié)合人工智能發(fā)現(xiàn)的特征和人類建立的標(biāo)準，比單獨使用任何一種方法預(yù)測復(fù)發(fā)更準確(AUC=0.842)。該小組使用另一個數(shù)據(jù)集確認了結(jié)果，包括來自圣瑪麗安娜大學(xué)醫(yī)院和愛知醫(yī)科大學(xué)醫(yī)院的2276張完整的病理圖像(100億個圖像塊)(外部驗證)。

Yamamoto說：“我很高興，發(fā)現(xiàn)AI能夠從未注釋的病理圖像中自行識別出癌癥。我非常驚訝地看到AI發(fā)現(xiàn)了可以用來預(yù)測復(fù)發(fā)的功能，而這些特征是病理學(xué)家沒有發(fā)現(xiàn)的?！?/p>

他繼續(xù)說：“我們已經(jīng)證明，人工智能可以從無診斷注釋的組織病理學(xué)圖像中自動獲取人類可理解的知識。這種'新生的'知識可以通過對癌癥復(fù)發(fā)進行高精度的預(yù)測。非常高興的是，我們發(fā)現(xiàn)，將AI的預(yù)測與病理學(xué)家的預(yù)測相結(jié)合，甚至可以進一步提高準確性，這表明人工智能可以與醫(yī)生攜手合作以改善醫(yī)療保健，此外，人工智能可以作為一種工具來發(fā)現(xiàn)迄今尚未被注意到的疾病特征，并且由于它不需要人類知識，因此可以在醫(yī)學(xué)以外的其他領(lǐng)域中使用?！?/p>

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