TechStuff新消息检测乳腺癌扩

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10月是国际乳腺癌防治月

这次小编就给大家科普一下最近谷歌在这方法的突破！

发现乳腺癌是GoogleAI擅长的事情。有多擅长？一个Ubergizmo的标题称：“谷歌声称它的AI在检测转移性乳腺癌方面具有99％的准确性。”标题背后隐藏着什么呢？

这是Google公司的一个深度学习的工具，它在测试中能够在规定的时间内区分99％的癌症-这比人类病理学家所获得的准确率更高。

为什么这很重要？“癌症如果在早期被检测出来是可以提高生存率的，它是那种病情之一”TylerLee在Ubergizmo中评论道。为VentureBeat报道AI的KyleWiggers同样推动了转移性癌症“众所周知：难以察觉”的观点。

Wiggers查看了一些统计数据，并写道：全球因乳腺癌导致的50万人死亡中，估计有90％是癌细胞转移的结果。现在谷歌的技术都在致力于发挥有益的检测作用。

技术主管MartinStumpe和GoogleAI医疗保健产品经理CraigMermel在10月12日的GoogleAI博客中发帖，强调了计时的重要性。

他们写道，“淋巴结转移的检测与大多数癌症有关：在乳腺癌中，淋巴结转移会影响放射治疗，化疗以及可能手术切除额外淋巴结的治疗决策。因此，准确且及时地识别淋巴结转移对临床护理有重要影响。”

Lee报告说，研究人员测试了他们的AI“比试”LymphNode挑战数据集，该数据集包含来自Radboud大学医学中心和乌得勒支大学医学中心的个淋巴结切片的整个幻灯片图像。结果：准确率为99.3％。是的，99.3%不是%，因为它偶尔会误识。尽管如此，99.3％的分数与负责评估相同幻灯片的执业病理学家相比，更好。

麻省理工学院技术评论“下载”同样指出“99％的比率优于人类病理学家的表现。”

Wiggers对此有更多细节：“在测试中，它在接收器操作特性（AUC）-检测准确度的测量-达到了99％。这项数据优于人类病理学家。根据最近的一项评估，他们错过了单个载玻片上的小转移率高达62％在时间限制下的时间。

“添加鼓点以获取开源”，该技术基于开源图像识别深度学习模型。它是初始的模型——V-3。同时，他们的AI系统被称为淋巴结助手（LYNA）。“电讯报”的约瑟夫·阿彻（JosephArcher）表示，谷歌的人工智能通过研究癌症患者的扫描结果，可以识别肿瘤的特征。

至于后续步骤，研究人员承认他们取得了什么成果——以及还有待实现的目标。

“通过这些研究，我们已经证明了我们LYNA算法的准确性方面取得了进展，以支持乳腺癌的一个组成部分癌症TNM分期，并评估其在验证的概念诊断设置的影响。”

然而，他们说：“从试验到应用的旅程”很长，而且这些研究都有局限性：“例如有限的数据集大小和模拟的诊断工作流程，只检查每个患者的单个淋巴结滑动，而不是检查多个幻灯片。这对于完整的临床病例来说很常见。”

他们表示，需要进一步开展工作来评估LYNA对真实临床工作流程和患者结果的影响。

麻省理工学院技术评论TheDownload，提出了一个可能的担忧：这样的技术可抱有替代人类从业者的目标。但在这个情况下并不代表一方必须被代替。诊断只是医患护理的一个方面，其次是行动计划。谷歌人工智能的努力只是协助人类——

“而不是取代人类，这种技术更有可能补充他们的技能，”TheDownload说，“使转移性肿瘤的诊断变得更加容易和快捷。在一项研究中，该算法会平均减少检查幻灯片的时间，每张幻灯片只需一分钟。”

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