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準確率高達99.38%!鼓樓醫院與云創大數據聯合研究的前列腺癌AI診斷引轟動!

[日期:2018-11-23] 來源:  作者: [字體: ]

  前列腺癌(Prostate Cancer, PCA)是常見的惡性腫瘤。根據國際癌癥研究中心《2018年全球癌癥統計數據》顯示,無論是發病率,還是死亡率,前列腺癌都位居男性癌癥排行前五,其中發病率達13.5%,死亡率為6%。

 

  今年,鼓樓醫院與云創大數據聯合研究的人工智能程序,對于前列腺癌的診斷準確率達到了99.38%。此項聯合研究成果得到《泰晤士報》、《福布斯》、《每日郵報》、《優瑞科》等媒體的廣泛報道。

 

 

  以下是部分媒體報道:

 

  The Times(泰晤士報)

 

  Forbes(福布斯)

 

  DailyMail(每日郵報)

 

  EurekAlert(優瑞科)

 

  METRO

 

  SCIENCE/BUSINESS

 

  European Association of Urology (歐洲泌尿外科學會)

 

  NEWS18

 

  Innovation Toronto

 

  The Statesman

 

  Scimex

 

  在人工智能逐漸融入人臉識別、語音識別、語言翻譯等領域研究的同時,醫學AI應用和研究也在如火如荼的開展。對于前列腺癌等疾病而言,提高早期檢出率,提前預測癌癥的發生,對于減輕病人的痛苦,甚至是挽救病人的生命,都有著重要意義,這也是此項研究得到來自英國、美國、印度等多國媒體廣泛報道的重要原因之一。

 

  在南京鼓樓醫院與云創大數據共同開展的這項人工智能研究中,通過將283名病人的918塊病理切片,切分為40000張更小的樣本圖像,用于訓練深度神經網絡模型——ResNet-50。其中,30000張圖片作為訓練集,剩下的10000張圖片用作測試集,測試集包含患病的1500張正樣本,以及8500張正常的負樣本,以進一步測試人工智能程序檢測的準確程度。

 

  在報道中,可以看出此項研究主要分為3個步驟:

 

  1.首先對獲取的前列腺病理切片進行數字化處理,通過電子顯微鏡掃描獲得像素幾十萬的高分辨率片子:

 

 

  2.對切片進行分類劃分和標注,主要按照格里森指數(Gleason),按照有無患癌以及癌癥嚴重程度,將腫瘤區域劃分為5個等級,用于預測前列腺癌的威脅以及它在病人體內的行為方式。一般分數越高,代表病灶區域越嚴重:

 

 

  3.對病理切片進行分類標注后,將其進一步作為深度學習模型的訓練“原料”。最后通過30000張樣本圖片的訓練之后,人工智能程序對前列腺癌的預測可以達到病理醫生的水準。

 

 

  除了應用人工智能對前列腺癌等疾病進行預測與判斷,作為一家集A(Artificial Intelligence,人工智能)、B(Big Data,大數據)、C(Cloud Computing,云計算)于一體的高新技術企業,云創大數據的人工智能研究遠不止于此。

 

  目前,云創大數據在安防、環保、交通等多個城市治理環節,也正在發揮其人工智能力量。比如,在近期與南京市公安局的合作中,面對13起無法判斷犯罪嫌疑人的案例,云創采用視頻DNA檢索技術以及模糊人臉智能對比,成功確認了9位犯罪嫌疑人。

 

  針對環保,在環境云(www.envicloud.cn)平臺上,南京大學與云創大數據通過深度學習的方法,利用LSTM(長短期記憶)網絡,結合天氣、氣溫、氣壓、濕度等與霧霾有關的指標參數,塑造一個可預測霧霾走勢的深度學習模型,可預測當天的天氣和空氣質量實況數據,包括PM2.5的24小時準確預測。

 

 

  此外,基于廣泛的數據采集,應用大數據技術以及深度循環神經網絡(DRNN)等,云創大數據可為實時監控、污染溯源、污染過程演化、精細化預報、發布服務等提供有力的技術支撐,幫助建立環境監測、預警、溯源的一體化建設體系,為環保部門實現網格化、精細化和科學化的環境監管提供參考。

 

  在交通應用方面,高鐵道釘巡檢直接關系到高鐵行進的安全,目前常見的方法是采用人工巡檢的方式,由“道釘”民警沿著線路對高鐵道釘進行敲擊查看、聽音辨形,往往需要步行上千公里進行查看。現在,云創團隊正在應用人工智能技術,通過視頻巡檢智能識別道釘問題,幫助節省大量人力和時間。

 

 

  以AI對道釘進行巡檢不僅速度快,而且準確率高。其中,對于病態螺釘檢測來說,平均處理1920*1080分辨率的高清圖像平均耗時0.3秒,螺釘檢測準確率達99%。在道釘巡檢之外,將人工智能應用于智能交通調度,幫助合理地規劃信號燈時間控制,大幅降低道路擁堵情況,提升道路資源利用率,也是目前云創大數據人工智能的研究重點。

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