谷歌AI又见完美表现，转移性乳腺癌检测准确率达99％！

每年全球因乳腺癌致死的人数高达50万。

2015年，中国新发乳腺癌病例达27.2万，死亡约7万余例。

中国乳腺癌发病率为40-50/10万。

中国乳腺癌发病高峰年龄在45~55岁。

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根据网易科技10月14日报道，谷歌AI诊病新进展有重磅研究进展报道：谷歌AI系统LYNA的转移性乳腺癌检测准确率达99%。

信息来源于一篇中文名为“基于人工智能的乳腺癌淋巴结转移检测：对病理学家黑匣子的检测”的论文。该论文发表于《Archives of Pathology and Laboratory Medicine（病理学和检验医学档案期刊）》。论文证实LYNA在转移性乳腺癌的检测精度测试准确率高达99%。

左侧：包含淋巴结的载玻片有多个组学伪影：左边较暗区域是气泡，白色条纹是切割组学伪影，一些区域的红色显示出血（含有血液），组织已经坏死（衰竭），治疗质量较差。右侧：LYNA 识别出肿瘤区域在中央（呈红色），并正确地对非肿瘤区域进行分类（呈蓝色）

病理样本由圣地亚哥海军医疗中心提供，来源不同的实验室。实验证明，LYNA能够准确地查明癌症及其他可能患有癌症的位置，其中一些由于体积太小连病理学家也发现不了。

不仅准确率高，还能提高工作效率

另一篇发表于《The American Journal of Surgical Pathology（美国外科病理学杂志）》的中文名为“深度学习辅助对转移性乳腺癌淋巴结组织病理学检查的影响”的论文，证实了LYNA作为医生辅助工具的效率明显提高。

左侧：在逐渐增大的放大倍数下，含有小转移性乳腺肿瘤淋巴结的载玻片的样本视图。右侧：相同视图在使用算法辅助后（LYmph Node Assistant，LYNA）用蓝青色标注出肿瘤的位置。

LYNA辅助6名病理专家完成模拟诊断试验：在有LYNA的协助下和在没有LYNA的协助下对转移性乳腺癌的淋巴结进行检查。结果发现，在LYNA的辅助下，平均缩短了一半的时间，每张载玻片需要约一分钟的时间，而不再是两分钟，使人在主观上觉得“更简单”（根据病理学家的诊断难度自我报告）。

“LYNA”是什么？

圣地亚哥海军医学中心和谷歌人工智能团队联合开发一种能够自动评估淋巴结活检的癌症检测算法。这个AI系统被称为“淋巴结助手”，英文简称LYNA。LYNA是基于开源图像识别深度学习模型Inception-v3被开发出来的，并在斯坦福的ImageNet数据集上实现78.1％的准确率。

LYNA需要一个299像素的图像（Inception-v3的默认输入大小）作为输入，在像素级别概述肿瘤，并且在训练过程中，提取组织贴片的标签（ 预测“良性”或“肿瘤”）并调整模型的算法权重以减少误差。

LYNA虽完美，也有瑕疵。实验中，LYNA偶尔错误地识别巨细胞，生发癌和骨髓来源的白细胞 （这些称为组织细胞）。虽然有错误，这已经人类医学家做的更好。