近日，匹兹堡大学医学中心（UPMC）和匹兹堡大学研究人员在《The Lancet Digital Health》上发表的一项研究表明，迄今为止，使用 AI 辨识和表征前列腺癌的准确性非常高。
UPMC 的首席病理学家兼病理学副教授、皮特大学生物医学资讯学教授 Rajiv Dhir 博士说：“人类擅长辨识异常，但是他们有自己的偏见或过去的经验。机器学习则却能够最大程度上保持标准化与客观性。”
为了训练人工智能辨识前列腺癌，Dhir 和他的同事们提供了从病人活检中提取的 100 多万份染色组织切片的图像。每幅图像都由病理学专家进行标记，以教人工智能如何区分健康和异常组织。
然后，该算法在一组单独的 1,600 张图像上进行了测试，这些图像取自 UPMC 的 100 名疑似前列腺癌患者。
在测试过程中，AI 在检测前列腺癌方面显示出 98% 的敏感性和 97% 的特异性。
值得注意的是，该算法也不仅停留在癌症的检测，更重要的是实现了对肿瘤分级、大小和周围神经的侵犯等判断，这些都是病理报告所要求的临床重要特征。
此外，AI 还成功辨识出 6 张新片子，这些片子之前没有被病理学专家注意到。但是 Dhir 解释，这并不一定意味着该机器优于人类。
例如，在评估这些病例的过程中，病理学家可以简单地在该患者样本中的其他地方看到足够的恶性证据，但是对于经验不足的病理学家而言，该算法可以提供支持作用，以捕获可能会丢失的病例。
Dhir 说：“这样的算法在非典型的损伤中特别有用。非专业人士可能无法做出正确的评估。这是这种系统的主要优势。”
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：UPMC）
