Google研究人员声称已开发出一种AI系统

在今天发表在《JAMA肿瘤学》杂志上的一项研究中，Google研究人员声称已开发出一种AI系统，该系统可以准确识别活检组织中前列腺癌的体征。他们说，他们的系统是在对外科手术切除的前列腺癌大段进行分级的算法基础上开发的，该系统是在圣地亚哥海军医学中心和Alphabet的生命科学部门Verily的支持下开发的，适用于在最初阶段提取的较小样本癌症护理的一部分，以进行诊断和预后。

前列腺癌活检通常用于更好地评估肿瘤的侵袭性。格里森评分是一种分级系统，可根据癌细胞与正常前列腺组织的相似程度对癌细胞进行分类，用于检测有问题的肿块。但是，要确定肿瘤属于三种格里森模式中的哪一种并根据整个样本中模式的相对量来确定等级，这是一项艰巨的任务-这项任务依赖于主观视觉检查和经验。据一些估计，病理学家在50%的时间里对肿瘤的正确等级持不同意见。

研究人员的系统首先对活检的每个区域进行“分级”，然后将区域级别的分类总结为整体活检级别的分数，以应对组织量较少以及组织提取和制备过程中样品的变化。在与平均拥有25年经验的六位专攻前列腺癌的病理学家进行的实验中，研究小组试图评估该系统对498个可识别的肿瘤样本的准确性。

根据研究结果，由Google开发的系统达到了72%的准确度-高于未经前列腺癌培训的普通病理学家基线队列所达到的58%的准确度。谷歌研究人员称，考虑到某些前列腺癌的模棱两可，该系统与专家的协议率可与专家自身的协议率相媲美。

除了格里森(Gleason)分级外，Google研究人员还对一般病理学家的表现进行了评估，并与该系统相比，该系统可以区分有无癌症的标本。在总共752个样本中，病理学家和系统在94.3%至94.7%的病例中相符;尽管该系统感染了更多的癌症，但它也标记出了更多的假阳性。

这些令人鼓舞的结果表明，深度学习系统具有支持专家级诊断并扩大获得高质量癌症护理的机会。为了评估它是否可以提高前列腺癌诊断的准确性和一致性，需要将该技术作为辅助工具进行进一步的临床研究和更大，更广泛的患者群体的验证。但是，我们相信基于AI的工具可以帮助病理学家开展工作，特别是在专业知识有限的情况下。” Google Health软件工程师Kunal Nagpal和科学家Craig Mermel在博客中写道。“我们期待着未来的研究和调查，以探讨如何最好地验证，设计和使用我们的技术来改善患者护理和癌症治疗效果。”