香港大學利用AI診斷癌癥：前景明朗？

對于人類來說最危險的病癥肯定是癌癥，其實癌癥如果能早期發(fā)現,其治愈率可達65%以上。要作到早期發(fā)現，就應了解哪些是常見癌癥的早期信號。有人說,癌癥一發(fā)現就是晚期,難以早期發(fā)現。

在香港中文大學有研究人員表示，他們團隊可以利用人工智能影像識別技術判讀肺癌及乳腺癌的醫(yī)學影像，準確率分別達91%及99%，識別過程只需30秒至10分鐘。此項技術可以有效的提升臨床診斷效率，并降低誤診率。

據介紹，這項技術主要是通過深度學習技術判讀CT掃描圖像，并且，還通過深層神經網絡自動檢測識別出可能出現肺小結節(jié)的位置，耗時30秒，準確率高達91%。然而，早期肺癌多以肺小結節(jié)的形式出現，醫(yī)生主要通過胸腔電腦斷層掃描(CT)圖像去檢查是否存在肺小結節(jié)，而每次檢查都會有多達數百張斷層掃描圖像，醫(yī)生僅用肉眼進行判斷，費時費力。

此外，對于乳腺癌的檢測，醫(yī)生一般會通過乳房X光或磁共振成像掃描，檢測硬塊位置。在檢測淋巴結轉移時，醫(yī)生會切取一小塊活組織為樣本，在顯微鏡下檢查淋巴結是否轉移，以及腫瘤是良性還是惡性。

團隊開發(fā)的一種新型的深層卷積神經網絡，分階段處理乳腺癌的切片圖像。首先，使用改良版的全卷積網絡(一種對圖像進行較粗略但保持高靈敏度的快速預測模型)，重構出更為精密準確的預測結果，然后定位并挑選出含有淋巴結轉移的圖像。

總之，該團隊于5年前展開相關實驗。并且，他們研發(fā)團隊期望在未來的1至2年，這項自動化監(jiān)測技術能在香港醫(yī)療界廣泛應用。

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