日本研究報告指出：AI不到一秒即可診斷腸癌

近期實驗顯示，人工智能（AI）系統能夠從放大的内窺鏡圖像中發現直腸腺瘤（一種可轉化為癌症的早期惡性良性腫瘤），這是因為該系統能夠将實驗所用的内窺鏡圖像與其在機器學習階段的3萬張圖像逐一進行比對對比，進而得出相應結論。

研究人員聲稱該系統已經對250名患者中的300多例直腸腺瘤進行了診斷分析，其中每張放大内窺鏡圖像的檢測用時不逾一秒并且惡性惡性良性腫瘤判斷的準确率可達94%。

在西班牙巴塞羅那舉行的United European Gastroenterology Week會議上，日本橫濱昭和大學的研究上司者Yuichi Mori博士就此項實驗作相關報告時表示：“該系統最大的突破在于AI可以在腸鏡檢查期間實作直腸息肉的實時光學活檢，而不再依賴于内窺鏡醫師的技術。”

盡管該系統尚未獲得監管部門的準許，但Mori認為其能夠讓許多患者避免不必要的手術。

Mori解釋稱：“該系統能夠檢測息肉是否會發生癌變，那麼則可以完全切除腺瘤（癌性）息肉，并同時避免不必要的非惡性良性腫瘤性息肉切除手術。”

Mori 補充道：“我們相信這些結論對于臨床應用而言具有積極的指導意義，是以我們的近期目标則是獲得診斷系統的監管準許。”

将AI與其他技術用于癌症的早期檢測是目前全球範圍内熱門的探索領域。今年早些時候，英國國家衛生服務局（NHS）與英特爾公司表示其正在合作，期望可以通過應用AI技術以提高癌症診斷的正确率。另外，由沃裡克大學組織圖像分析實驗室牽頭的研究團隊一直緻力于建立基于人體組織細胞樣本的已知惡性良性腫瘤與免疫細胞的數字化資源庫。

該癌症資訊資料庫随後将配合一定的計算程式用于自動識别該資料庫内的細胞資訊。據悉，該聯盟最初的合作重點是肺癌。

英特爾與NHS在今年5月表示最初由谷歌公司設計的架構——包括TensorFlow——将構成該AI系統的基礎并采用英特爾至強處理器。

此外，澳洲聯邦科學與工業研究組織（CSIRO）同樣在5月宣布其Data 61部門的研究人員一直在緻力于開發一款軟體以檢測血管再生——新血管的生長，而這也是形成癌症的前期征兆。

CSIRO方面表示，Data 61與中國科學院上海應用實體研究所的研究人員分析了26隻實驗鼠在不同癌症生長階段的大腦與肝髒的26張高分辨3D微CT圖像并以此為基礎研發了一套算法以生成準确的立體血管示意圖。

Data 61的軟體能夠随時檢測血管内細微的增生以了解患者機體對血管生成抑制劑的回報情況。

對此，CSIRO表示：“血管變化的準确量化——特别是末端血管分支的數量——在精準診斷與治療過程中扮演了極其重要的角色。”

然而，這已不是CSIRO首次涉入癌症診斷領域。早在12月，CSIRO釋出了一套全新且準确率更高的血液測試系統——名為Colvera——以檢測腸癌複發，現在美國已正式投入使用。

此套血液測試系統是由CSIRO、Flinders大學與Clinical Genomics合力開發而來，其作用機理是通過檢測血液循環中惡性良性腫瘤碎片DNA的癌症特異性化學信号變化進而檢測腸癌是否複發。

加州的Guardant Health也在研究早期癌症檢測，并且該公司在今年募集了3.6億美元，計劃在五年内完成100多萬名癌症患者的惡性良性腫瘤DNA排序工作，爾後将利用這些資料研發一套用于癌症診斷的血液檢測系統。

南舊金山的液體活檢初創企業Freenome通過結合機器學習與生物學以檢測癌細胞死亡之前的無細胞DNA序列。該公司迄今為止已經募集了7120萬美元，而投資公司——諸如Google Ventures等——同時也支援了Freenome的競争對手Grail。

1月，在納斯達克上市的DNA測序巨頭Illumina的分支公司Grail在由Arch Venture Partners主導的B輪投資中募集了9億美元，其他的投資者還包括強生旗下的創新孵化機構。

原文釋出時間為：2017年10月31日

本文作者：李超

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