百度研究院近日發(fā)布了一種名為“神經(jīng)條件隨機(jī)場(chǎng)”的AI算法，擁有強(qiáng)大的腫瘤病理切片檢測(cè)能力，將為癌癥診斷和治療提供重要助力，其檢測(cè)準(zhǔn)確率甚至超過(guò)專業(yè)病理醫(yī)生，并突破此前最高記錄。

　　圖片來(lái)自“123rf.com.cn”

　　作為人工智能應(yīng)用最受關(guān)注的領(lǐng)域之一，醫(yī)療AI近期再獲突破。百度研究院近日發(fā)布了一種名為“神經(jīng)條件隨機(jī)場(chǎng)”的AI算法，擁有強(qiáng)大的腫瘤病理切片檢測(cè)能力，將為癌癥診斷和治療提供重要助力，其檢測(cè)準(zhǔn)確率甚至超過(guò)專業(yè)病理醫(yī)生，并突破此前最高記錄。

　　癌癥是人類至今無(wú)法征服的疾病，對(duì)于每位病人來(lái)說(shuō)，聽(tīng)到癌癥宣判時(shí)都會(huì)受到巨大的心理沖擊，而等待詳細(xì)診斷、制定準(zhǔn)確的治療方案就成了病患唯一能抓住的救命稻草。但準(zhǔn)確的診斷卻并不容易。

　　一直以來(lái)，病理切片分析是癌癥診斷中的黃金標(biāo)準(zhǔn)。普通人或許以為，做完病理切片就自然能知道準(zhǔn)確的病情、和合適的方案了，但事實(shí)上，切片閱讀能力直接制約著診斷結(jié)果。

　　要知道，原始切片的圖像十分龐大,腫瘤區(qū)域則極度微小，詳盡發(fā)現(xiàn)所有病灶如同大海撈針。舉個(gè)數(shù)字說(shuō)明：一張40倍放大的電子化病理切片通常由超過(guò)十億個(gè)像素點(diǎn)組成，磁盤空間大小超過(guò)1GB，而淋巴結(jié)附近微轉(zhuǎn)移腫瘤細(xì)胞群可能最小只有不到1000像素的直徑。因此，即使對(duì)于經(jīng)驗(yàn)豐富的病理醫(yī)生，切片閱讀也是個(gè)耗時(shí)、復(fù)雜又困難的任務(wù)。閱讀病理切片，是對(duì)專業(yè)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、看片量、腦力、視力、注意力、體力以及專業(yè)直覺(jué)的多重考驗(yàn)。

　　病理切片分析十分復(fù)雜和耗時(shí)

　　好在，人工智能的發(fā)展，讓這項(xiàng)工作有了質(zhì)的突破。很多機(jī)構(gòu)都曾探索人工智能解決方案，讓機(jī)器閱片。

　　不過(guò)以前這些算法的局限性在于，基本上都要將病理切片裁剪成小圖、再來(lái)進(jìn)行單圖分析，判斷單一小圖內(nèi)是否有腫瘤細(xì)胞，但弊端在于：只見(jiàn)樹(shù)木、不見(jiàn)森林——它忽略了小圖與小圖間的空間關(guān)系，無(wú)法將眾多小圖碎片作為整體來(lái)判斷，因此經(jīng)常出現(xiàn)誤判(比如假陽(yáng)性)尤其在腫瘤細(xì)胞和正常細(xì)胞的交界處尤其容易出錯(cuò)。

　　百度此次研究出的新算法，不僅能對(duì)單一小圖進(jìn)行判斷，還能夠模擬圖塊之間的空間關(guān)系，這就大大提高了診斷的準(zhǔn)確率，讓機(jī)器的判斷兼具算法的高效準(zhǔn)確和人類的縝密。

　　圖四.(a)原始病理切片;(b)病理醫(yī)生標(biāo)注，其中白色部分為腫瘤區(qū)域;(c)以前算法預(yù)測(cè)的腫瘤區(qū)域;(d)百度研究院“神經(jīng)條件隨機(jī)場(chǎng)”算法預(yù)測(cè)的腫瘤區(qū)域。

　　百度這次的技術(shù)突破是人工智能在醫(yī)療影像應(yīng)用上的一次突破，它可以在原始切片中直接標(biāo)出病灶區(qū)域，讓病理學(xué)家能聚焦由算法篩選出來(lái)的區(qū)域去進(jìn)一步觀察，而不必靠肉眼在整個(gè)切片中大海撈針。

　　隨著癌癥的發(fā)病率越來(lái)越高，有經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)醫(yī)生、醫(yī)療資源的不足，才是病人絕望的更客觀原因。以病理醫(yī)生來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)14億人口只有不到一萬(wàn)人的病理醫(yī)生，美國(guó)3億人就有3萬(wàn)病理醫(yī)生，即便以最快的培養(yǎng)速度計(jì)算，中國(guó)病理醫(yī)生要達(dá)到美國(guó)的比例水平，也需要200多年的時(shí)間!同時(shí)收入還比臨床科室的醫(yī)生低，讓很多人不愿意從事這項(xiàng)工作?？稍诎┌Y診療中，病理切片分析又必不可缺，導(dǎo)致很多七八十歲的專家還在一線工作。

　　百度這項(xiàng)技術(shù)突破更為現(xiàn)實(shí)的意義，是在中國(guó)病理醫(yī)生極為缺乏的情況下，帶來(lái)快速解決問(wèn)題的方法，讓癌癥患者、家人看到更多的希望。在權(quán)威的Camelyon16大賽的測(cè)試集上，該算法的腫瘤定位FROC分?jǐn)?shù)達(dá)到0.8096，超過(guò)專業(yè)病理醫(yī)生的水平(0.7240)，也打破了之前最好成績(jī)(0.8074，由哈佛和麻省理工學(xué)院聯(lián)合團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造)。

　　還有一點(diǎn)很重要，這套技術(shù)現(xiàn)在人人都可以獲取——百度研究院在Github上開(kāi)源了整套算法代碼，以便其他研究人員在此基礎(chǔ)上進(jìn)行更深入的研究，促進(jìn)人工智能在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域取得更加長(zhǎng)足的發(fā)展。按照這樣的速度，可能只需要幾年時(shí)間，“機(jī)器醫(yī)生”就會(huì)出現(xiàn)在我們的醫(yī)院中，到時(shí)候，或許普通人不幸罹患癌癥，也都能得到專業(yè)而準(zhǔn)確的診療，得到康復(fù)的希望，而非讓治愈、存活的希望，成為極少數(shù)人才能得到的特權(quán)。畢竟對(duì)于病患來(lái)說(shuō)，希望是最重要的。