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准确率高达99.38%!鼓楼医院与云创大数据联合研究的前列腺癌AI诊断引轰动!

[日期:2018-11-23] 来源:  作者: [字体: ]

  前列腺癌(Prostate Cancer, PCA)是常见的恶性肿瘤。根据国际癌症研究中心《2018年全球癌症统计数据》显示,无论是发病率,还是死亡率,前列腺癌都位居男性癌症排行前五,其中发病率达13.5%,死亡率为6%。

 

  今年,鼓楼医院与云创大数据联合研究的人工智能程序,对于前列腺癌的诊断准确率达到了99.38%。此项联合研究成果得到《泰晤士报》、《福布斯》、《每日邮报》、《优瑞科》等媒体的广泛报道。

 

 

  以下是部分媒体报道:

 

  The Times(泰晤士报)

 

  Forbes(福布斯)

 

  DailyMail(每日邮报)

 

  EurekAlert(优瑞科)

 

  METRO

 

  SCIENCE/BUSINESS

 

  European Association of Urology (欧洲泌尿外科学会)

 

  NEWS18

 

  Innovation Toronto

 

  The Statesman

 

  Scimex

 

  在人工智能逐渐融入人脸识别、语音识别、语言翻译等领域研究的同时,医学AI应用和研究也在如火如荼的开展。对于前列腺癌等疾病而言,提高早期检出率,提前预测癌症的发生,对于减轻病人的痛苦,甚至是挽救病人的生命,都有着重要意义,这也是此项研究得到来自英国、美国、印度等多国媒体广泛报道的重要原因之一。

 

  在南京鼓楼医院与云创大数据共同开展的这项人工智能研究中,通过将283名病人的918块病理切片,切分为40000张更小的样本图像,用于训练深度神经网络模型——ResNet-50。其中,30000张图片作为训练集,剩下的10000张图片用作测试集,测试集包含患病的1500张正样本,以及8500张正常的负样本,以进一步测试人工智能程序检测的准确程度。

 

  在报道中,可以看出此项研究主要分为3个步骤:

 

  1.首先对获取的前列腺病理切片进行数字化处理,通过电子显微镜扫描获得像素几十万的高分辨率片子:

 

 

  2.对切片进行分类划分和标注,主要按照格里森指数(Gleason),按照有无患癌以及癌症严重程度,将肿瘤区域划分为5个等级,用于预测前列腺癌的威胁以及它在病人体内的行为方式。一般分数越高,代表病灶区域越严重:

 

 

  3.对病理切片进行分类标注后,将其进一步作为深度学习模型的训练“原料”。最后通过30000张样本图片的训练之后,人工智能程序对前列腺癌的预测可以达到病理医生的水准。

 

 

  除了应用人工智能对前列腺癌等疾病进行预测与判断,作为一家集A(Artificial Intelligence,人工智能)、B(Big Data,大数据)、C(Cloud Computing,云计算)于一体的高新技术企业,云创大数据的人工智能研究远不止于此。

 

  目前,云创大数据在安防、环保、交通等多个城市治理环节,也正在发挥其人工智能力量。比如,在近期与南京市公安局的合作中,面对13起无法判断犯罪嫌疑人的案例,云创采用视频DNA检索技术以及模糊人脸智能对比,成功确认了9位犯罪嫌疑人。

 

  针对环保,在环境云(www.envicloud.cn)平台上,南京大学与云创大数据通过深度学习的方法,利用LSTM(长短期记忆)网络,结合天气、气温、气压、湿度等与雾霾有关的指标参数,塑造一个可预测雾霾走势的深度学习模型,可预测当天的天气和空气质量实况数据,包括PM2.5的24小时准确预测。

 

 

  此外,基于广泛的数据采集,应用大数据技术以及深度循环神经网络(DRNN)等,云创大数据可为实时监控、污染溯源、污染过程演化、精细化预报、发布服务等提供有力的技术支撑,帮助建立环境监测、预警、溯源的一体化建设体系,为环保部门实现网格化、精细化和科学化的环境监管提供参考。

 

  在交通应用方面,高铁道钉巡检直接关系到高铁行进的安全,目前常见的方法是采用人工巡检的方式,由“道钉”民警沿着线路对高铁道钉进行敲击查看、听音辨形,往往需要步行上千公里进行查看。现在,云创团队正在应用人工智能技术,通过视频巡检智能识别道钉问题,帮助节省大量人力和时间。

 

 

  以AI对道钉进行巡检不仅速度快,而且准确率高。其中,对于病态螺钉检测来说,平均处理1920*1080分辨率的高清图像平均耗时0.3秒,螺钉检测准确率达99%。在道钉巡检之外,将人工智能应用于智能交通调度,帮助合理地规划信号灯时间控制,大幅降低道路拥堵情况,提升道路资源利用率,也是目前云创大数据人工智能的研究重点。

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