內(nèi)梅亨大學(xué)醫(yī)學(xué)中心(Radboud university medical center)的研究人員開發(fā)了一種“深度學(xué)習(xí)”系統(tǒng)，它在判斷前列腺癌的侵襲性方面比大多數(shù)病理學(xué)家做得更好。使用組織樣本進行診斷的AI系統(tǒng)會根據(jù)超過1200名患者的數(shù)據(jù)進行自我診斷，以識別出前列腺癌。Radboud小組目前正在與瑞典Karolinska研究所和Google子公司Kaggle的研究人員合作，以期在重大國際競爭中繼續(xù)開發(fā)這些方法。

前列腺癌是一種經(jīng)常發(fā)生的癌癥，但并不總是侵略性的。但是，其治療對患者的生活質(zhì)量有許多影響，因此確定攻擊性前列腺癌的侵襲性是選擇治療的重要步驟。為了確定癌癥的侵襲性，從前列腺中取出組織(活檢組織)，由病理學(xué)家對其進行評分。然后，使用該“Gleason評分”將活檢樣本分為五個組-Gleason等級組-這五組表明死于前列腺癌的風(fēng)險。但是，這是一個主觀過程，是否以及如何治療患者取決于評估組織的病理學(xué)家。

比病理學(xué)家更好

Radboudumc的研究人員開發(fā)了一種人工只能系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以像病理學(xué)家一樣檢查活組織切片。AI系統(tǒng)還會確定Gleason得分，然后系統(tǒng)可以根據(jù)Gleason等級組對活檢分類。通過深度學(xué)習(xí)，該系統(tǒng)檢查了數(shù)千個活檢圖像，以了解什么是健康的前列腺以及侵略性前列腺癌組織的外觀。

研究員Wouter Bulten描述了這個過程：“現(xiàn)在已經(jīng)對1200多名患者的5759份活檢進行了人工智能系統(tǒng)訓(xùn)練。當(dāng)我們將算法的性能與來自不同國家和不同經(jīng)驗水平的15位病理學(xué)家進行比較時，我們的系統(tǒng)表現(xiàn)得比他們中的10名要好，與經(jīng)驗豐富的病理學(xué)家不相上下。” 這種計算機系統(tǒng)的另一個優(yōu)點是它是一致的，可以在任何地方使用;病人的治療將不再依賴于病理學(xué)家觀察組織。

國際競爭

每年全球有120萬男性被診斷出患有前列腺癌，因此人工智能診斷系統(tǒng)的開發(fā)對于許多研究小組和公司而言都很有趣?！拔覀兪且患覍W(xué)術(shù)性醫(yī)院，這是有利的，”Bulten說?！拔覀兒筒∪?、醫(yī)生都很近，且擁有自己的活檢數(shù)據(jù)庫?！毕乱徊剑瑑?nèi)梅亨大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的團隊——連同來自瑞典卡羅林斯卡學(xué)院和谷歌的一個專門從事數(shù)據(jù)科學(xué)競賽的子公司Kaggle的研究人員——想要舉辦一場國際競賽，參賽者們在競賽中嘗試擊敗Radboudumc算法。比賽的結(jié)果將被用于改進算法。

背景：什么是“深度學(xué)習(xí)”?

深度學(xué)習(xí)是一個術(shù)語，用于描述那些以與我們的大腦工作方式相似的方式學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。它由電子“神經(jīng)元”網(wǎng)絡(luò)組成，每個網(wǎng)絡(luò)都學(xué)會識別所需圖像的一個方面，它遵循邊做邊學(xué)的原則，熟能生巧。系系統(tǒng)接收到越來越多的圖像，包括相關(guān)信息，比如——在這種情況下——這是否是癌癥，如果是的話，Gleason的分?jǐn)?shù)是多少。然后，系統(tǒng)學(xué)會識別哪些特征屬于癌癥，并且看到的圖片越多，就可以更好地識別出未診斷的圖像中的那些特征。這些系統(tǒng)的一個主要優(yōu)點是，它們比人類學(xué)習(xí)速度快得多，可以一日工作24小時。

目前，由Wouter Bulten，Geert Litjens等人撰寫的Nijmegen研究已發(fā)表在《柳葉刀腫瘤學(xué)》上。

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