TIMEDOO肽度（微信號：Time-doo）獲悉，紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院(NYU School of Medicine)和紐大數(shù)據(jù)科學(xué)中心(NYU Center for Data Science)日前發(fā)表最新研究，他們用超過百萬張乳腺影像訓(xùn)練人工智能(AI)系統(tǒng)，再結(jié)合放射科學(xué)家的分析，結(jié)果顯示，乳癌辨識的準(zhǔn)確度可達到約9成。
據(jù)eHealthNews報道，該研究團隊設(shè)計了一套統(tǒng)計法，讓程序「自己學(xué)習(xí)」如何在面對任務(wù)時做得更好。這些程序建立了數(shù)學(xué)模型，能根據(jù)喂入的數(shù)據(jù)做決策，隨著數(shù)據(jù)增加，程序也越變越聰明。
團隊拿來訓(xùn)練AI工具的數(shù)據(jù)，是已經(jīng)經(jīng)過病理切片檢查、并判定確實罹癌的乳腺影像。這些影像來自于紐大朗格尼醫(yī)學(xué)中心(NYU Langone Medical Center) 7年來的例行臨床檢查，包括近23萬件數(shù)位掃描乳腺影像檢查以及超過百萬張影像，是非常龐大的數(shù)據(jù)庫。
他們讓AI神經(jīng)網(wǎng)路去分析上述數(shù)據(jù)庫。由于這些案例都已經(jīng)經(jīng)過切片判定，換言之，團隊已經(jīng)知道每一張影像到底有沒有罹癌，以此判定AI工具的準(zhǔn)確度，并一次次逐步訓(xùn)練。
研究團隊也發(fā)現(xiàn)，AI工具正好可以和放射科專家相輔相成，因為前者能檢測出組織中，人眼無法辨識的像素級(pixel-level)變化，但是人腦的邏輯推斷卻也是AI做不來的。
團隊表示，這項研究的最終目標(biāo)是讓AI成為放射專家的得力助手，未來將繼續(xù)以更多數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI系統(tǒng)的準(zhǔn)確度，盼能做到在乳房組織還未開始出現(xiàn)罹癌變化時就先預(yù)測出來。

編輯|周新思