日本发布了一项研究成果,通过人工智能系统,可以在0.3秒内识别出内窥镜影像中的某个大肠息肉是否存在癌变,医生当场就可以进行手术切除。这套人工智能系统的数据库,由6万多张肿瘤细胞图片组成,这些图片来自于3000多个诊断病例。系统通过对数据库中的肿瘤影像进行解析和深度学习,从而形成癌变自动识别功能。目前,已在日本全国6家医院开展临床试验。
人体脏器中,大肠是引发疾病最多的脏器。在日本,大肠癌是死亡率仅次于肺癌的第二大癌症,早发现早治疗是最关键的一步。5年生存率是90%。如果到了晚期,癌细胞会离开结肠、直肠和小肠的薄壁组织,直接进入血流,可在人体内迅速扩散。据统计,95%的患者肠癌都是由结肠息肉演变而来。大部分结直肠息肉转变为结直肠癌需要经过 10 年以上的时间,在此期间,医生有足够的时间找到息肉。
这套人工智能系统发现癌症的方法是,首先观察结直肠息肉,将其放大500倍以发现其变异。然后将变异情况与用于训练机器学习程序的癌前和癌变细胞的图像数据库进行交叉引用,并在一秒钟内进行预测,程序瞬间就可以判断大肠息肉是否患上癌症,其诊断结果准确率高达86%。
总得来说,由人工智能辅助系统对306个息肉样本进行实时评估。评估结果表明在鉴定肿瘤变化方面,人工智能系统可带来94%的特异性,76%的灵敏性,86%的准确性。此外,阳性和阴性预测值分别为79%和93%。这项研究成果意义重大而深远,这是人工智能在癌细胞识别精度领域的重大突破,以后大肠癌诊断可以不再只依赖于医生的主观判断。
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