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印度教授研发「AI 病理学家」,用深度学习找出隐藏的癌细胞

2020-06-22 02:34 305浏览

印度教授研发「AI 病理学家」,用深度学习找出隐藏的癌细胞

逾百年来,病理学家藉由在显微镜下研究染色后组织切片的方式来诊断癌症,Amit Sethi 觉得该是改变这个方式的时候了。

印度理工学院(IIT)瓜哈提校区的 Sethi 教授开发出人工智慧病理学家,以支援人类专家的研究活动,提高诊断两种最常见癌症的正确率与提出更有效的治疗办法。这两种癌症分别是女性常见的乳癌与男性常见的摄护腺癌。

「我想要患者享有适合他们的治疗方法。」Sethi 说。

Sethi 的研究让他及印度理工学院瓜哈提校区的一群研究员成为 NVIDIA 2017 全球影响力大奖 五名决赛入围者之一。NVIDIA 每年颁发 15 万美元给运用 NVIDIA 技术,在解决社会、人道与环境问题方面有突破性进展的研究人员。

人工智慧与专家间的较劲

在决定如何治疗癌症时,得依靠病理学家的诊断,然而其中牵涉到极为主观的意见,且过程旷日费时。

「我们的目标是拿出比单独一位病理学家更优秀的表现。聚集多位病理学家时,他们会做出好的决定。」Sethi 说。

他使用 GPU 加速 深度学习 创造出演算法,分析切片以找出两种高恶性乳癌的模式,他的人工智慧病理学家在九成的情况下,分析结果都跟专家团一致。

Sethi 接着将他的人工智慧病理学家用在癌症患者身上。

印度教授研发「AI 病理学家」,用深度学习找出隐藏的癌细胞这张「热图」显示演算法指出活体组织切片里极有可能出现 HER2 阳性乳癌的区域(红色部分)。对抗乳癌

肿瘤内出现一种以上癌症是相当新的看法,Sethi 表示乳癌患者身上的同一肿瘤内常会出现一种以上的癌症,不过在病理学家的报告里通常只会写出最显着的那一种。

就算医师在分析肿瘤细胞的基因体时,也只是看部分组织样本,而非整个肿瘤,可能会错失多种癌症的症状。

「癌症疗癒又复发,通常就是那些漏网之鱼的癌细胞在作怪。」Sethi 说。

举例来说,有四分之一恶性 HER2 阳性乳癌患者不会对最常见的乳癌治疗药物「贺癌平」(Herceptin)有所反应,理由在于肿瘤内有第二种恶性癌症(又称为三重阴性乳癌(triple-negative)),代表它缺乏雌激素、孕酮及 HER2 蛋白质的受体。这两类乳癌需要特殊的治疗方式。

Sethi 及其研究团队使用 NVIDIA GPU 及深度学习技术,在 有着 HER2 阳性乳癌及三重阴性乳癌 的染色组织切片影像里探测出现哪些模式。每一批组织切片的 HER2 阳性乳癌探测正确率为 84%,而三重阴性乳癌的探测正确率为 91%;而单名患者的所有组织样本加总正确率达 100%。 最重要的是,演算法在同一肿瘤内也发现了这两种癌症。

「要是我们能找出这些患者,就能提供更好的治疗。」Sethi 说。

癌症会再复发吗?

摄护腺癌基金会 指出有 20% 到 30% 的男性摄护腺癌患者在接受治疗后,又出现复发的情况。Sethi 说即便是动刀摘除摄护腺, 还是有超过六分之一的患者会复发 ,而预测癌症是否会复发的检测项目也不见得非常準确。

Sethi 想要克服那个问题。他使用 NVIDIA 的 Tesla GPU 加速器 和染色的组织切片影像训练神经网路,从复发率较低的患者中找出可能复发者,以协助医师更有效地治疗摄护腺癌。

Sethi 表示:「如果医师能得知癌症可能会复发,便可使用化疗及放射线疗法积极进行治疗;但要是患者复发的机会不高,便无需接受这些治疗。」

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