根据《自然通讯》杂志上的一项新研究，杜兰大学的一名研究人员发现，人工智能可以通过组织扫描准确检测和诊断结直肠癌，甚至优于病理学家。
该研究由杜兰大学、中国中南大学、俄克拉荷马大学健康科学中心、天普大学和佛罗里达州立大学的研究人员进行，旨在测试人工智能是否可以成为帮助病理学家跟上时代步伐的工具。对其服务的需求不断增加。
病理学家定期评估和标记数以千计的组织病理学图像，以判断某人是否患有癌症。但他们的平均工作量显着增加，有时会因疲劳而导致意外误诊。
“尽管他们的很多工作是重复的，但大多数病理学家都非常忙碌，因为对他们所做的工作有巨大的需求，但全球缺乏合格的病理学家，特别是在许多发展中国家，”邓宏文博士说，杜兰大学医学院杜兰生物医学信息学和基因组学中心主任。“这项研究是革命性的，因为我们成功地利用人工智能以具有成本效益的方式识别和诊断结直肠癌，最终可以减少病理学家的工作量。”
为了进行这项研究，邓和他的团队收集了来自中国、德国和美国的 8,803 名受试者和 13 个独立癌症中心的 13,000 多张结直肠癌图像。使用技术人员随机选择的图像，他们构建了一个机器辅助病理识别程序，该程序允许计算机识别显示结肠直肠癌的图像，结肠直肠癌是欧洲和美国癌症相关死亡的最常见原因之一。
“这项研究的挑战源于复杂的大图像尺寸、复杂的形状、纹理和核染色的组织学变化，”邓说。“但最终研究表明，当我们使用人工智能诊断结直肠癌时，其表现在许多情况下与真正的病理学家相当甚至更好。”
受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积或 AUC 是邓和他的团队用来确定研究成功的绩效衡量工具。在将计算机的结果与经验丰富的病理学家手动解释数据的工作进行比较后，该研究发现，病理学家在手动准确识别结直肠癌方面的平均得分为 0.969。机器辅助 AI 计算机程序的平均分数为 0.98，即使不是更准确，也是可比的。
使用人工智能识别癌症是一项新兴技术，尚未被广泛接受。邓的希望是，这项研究将导致更多病理学家在未来使用预筛选技术做出更快的诊断。
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