Google AI最新應用,成功辨識腫瘤突變影像
編者按:一直以來(lái),許多腫瘤的分類(lèi)診斷一定要仰賴(lài)專(zhuān)業(yè)病理學(xué)家在顯微鏡下耗時(shí)仔細觀(guān)察來(lái)完成,而今日,一項結合訓練機器學(xué)習的重大突破,讓這項重要工作能縮短至數秒內完成。
近期發(fā)表于《Nature Medicine》期刊的一項最新研究,美國紐約大學(xué)研究團隊重新訓練現成的 Google 深度學(xué)習算法,辨識兩種最常見(jiàn)的肺癌類(lèi)型──肺腺癌和鱗狀細胞癌,辨識準確度可達 97%。
本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/201810/392667.htm團隊使用的這項人工智能科技,與上傳至 Google 在線(xiàn)服務(wù)的圖片庫以辨識圖片中的面孔、動(dòng)物和物體技術(shù)相同,過(guò)去 Google 這項科技也曾應用在疾病診斷,包括糖尿病引發(fā)之失明和心臟疾病。而這次,紐約大學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )開(kāi)發(fā)出一項病理學(xué)家從未嘗試過(guò)的診斷分析方式──藉由腫瘤影像照片辨識基因突變。
Tsirigos 團隊利用 Google Inception v3──Google 訓練辨識一千種不同種類(lèi)物體的開(kāi)源算法。為了訓練這個(gè)算法區分出惡性和健康的組織圖像,研究團隊利用病患組織檢體公共數據庫成千上萬(wàn)的癌癥基因體圖譜影像。首先,團隊成功訓練 Inception 達到 99% 準確度辨識惡性細胞的能力,接下來(lái),再訓練 Inception 辨識肺腺癌和鱗狀細胞癌這兩種不同類(lèi)型的肺癌。
接著(zhù),團隊使用不同數據庫檢體資料來(lái)檢測 Inception 的分析能力,雖然結果顯示準確度下降一些,但依然能正確診斷影像(準確度介于 83%~97%)。
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