im体育:诊断乳腺癌:30小时病理分析竟不如谷歌AI准确

发布时间:2021-02-01    来源:im体育 nbsp;   浏览:68449次

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im体育-在过去的几年里,人工智能和深度自学正在慢慢地改变着整个世界。在医疗、身体健康领域,用作疾病诊断及病理分析的人工智能层出不穷。作为人工智能的先驱和领头羊之一,谷歌自然将错过这个蓬勃发展的新方向。最近,来自谷歌、谷歌大脑和Verily的科学家开发出可用于临床乳腺癌的人工智能,甚至出现了专业病理学家。

谷歌的博客上首次刊登了该新闻(图片来源:谷歌)人工临床局限性很多疾病的临床依赖病理学家的组织切片分析,沦落为疾病诊断的黄金指标。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),健康)对于乳腺癌患者,病理学家通过显微镜检查仔细观察乳房旁边的淋巴结,寻找肿瘤的痕迹。

(约翰肯尼迪,Northern Exposure(美国电视),乳腺癌)根据镜子检查结果,病理学家会告诉患者乳腺癌的阶段和肿瘤是否会再次移动。这种分析需要患者采取的化疗手段和疾病管理方法。据估计,美国全国每年有23万乳腺癌患者拒绝这种临床,需要听医生对命运的宣判。

在本篇中,你能找到哪些是肿瘤,哪些是长组织,哪些是看起来像肿瘤的长组织吗?(图片来源:Google)但是这种对生命没有影响的光环有相当大的先天不足。第一,人工临床容易出错。很多研究人员发现,对同一个患者,病理学家得到的临床往往没有太大的不同。

2015年论文发现,病理学家对乳腺癌临床的准确匹配率仅为75.3%。在一些异形乳腺癌中,临床完全匹配率实际上升到48%,达到严重的一半以下。

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很多患者面临复发的危险,这一事实也毋庸置疑地绕过了正在死亡和长距离跑步的患者,使病情雪上加霜。第二,病理学家并不完美,但培养这样的人才终究是一朝一夕的事。(威廉莎士比亚、温斯顿、科学)经过基础医学院的自学后,这些专家需要经过多年的训练,才能掌握足够的经验,学习分析病理切片的技能。

在医疗资源严重不足的地区,想要获得临床都是奢侈的。科学家们回答说,这两个先天不足的背后有3354个联合原因的病理学家需要处理的信息太多了。为了分离患者,这个切片的数量等于一张,每个切片在显微镜下包含数百亿个像素。

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这是什么概念?谷歌的一篇报道给我们举例子。如果你有1000张千万像素的高清照片,你就要有能力分辨这1000张中哪个像素会有问题。(约翰肯尼迪,作家)。

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