人工智能不仅会下围棋，还能更早发现乳癌

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科技界的巨头企业美国谷歌公司，除了专心研发各种互联网技术，使我们的生活更为智能、便捷外，谷歌公司还一直热心于科技以外的领域，比如医疗领域。

近日，谷歌公司的子公司DeepMind准备将自己大量机器学习资源投入到医疗领域。

通过与伦敦帝国理工学院癌症研究中心领导的一个健康研究机构进行合作，以利用人工智能来对抗乳腺癌。

DeepMind公司，可能大家不是很熟悉，但在去年，该公司研发的人工智能“阿尔法围棋”(AlphaGo)与当今围棋界最强的选手李世石进行了人机大战，结果“阿尔法围棋”以3:0大胜李世石，一度引发轰动。也是在去年，DeepMind公司正式表示将其算法应用到医疗保健领域。

快速发现乳癌前兆

在全球范围，乳腺癌近些年的死亡率呈现出下降趋势，乳腺癌生存率在北美、瑞典、日本等地甚至可达到80%及以上。

而早期筛查、早诊断早治疗依然是改善乳腺癌治疗结果、提高生存率的基石。

乳腺癌乃至其他癌症诊断的“金标准”是组织活检和随后的病理切片分析，病理学家需要在显微镜的帮助下，在组织切片中寻找肿瘤的踪迹，并判断肿瘤的大小、癌症的发展阶段、是否发生转移等。这些结论将决定下一步的治疗手段，比如是否适合手术切除、放疗、化疗等。

如此重要的病理切片分析并不是一个简单的任务，病理学家需要多年的训练，以获得足够的专业知识和经验。但即使一个有经验的病理学家，也很可能出现误诊和漏诊。

有研究表明，对于某些类型的乳腺癌，不同病理学家的诊断一致率居然低至48%。

这并不奇怪。要想做出准确的诊断，病理学家必须浏览病理切片上所有可见的生物组织，而且一个患者可能有多个切片，每个切片都包括至少100亿个像素。

100亿像素什么概念？相当于1000张千万像素级别的高清照片。而且，时间通常很有限。

更糟糕的是，在偏远地区或者欠发达地区，连有经验能够进行病理切片分析的病理学家都不一定能找到。

怎么办？谷歌研究团队的答案是：请人工智能来帮忙。

这一次，DeepMind公司与英国大学合作研究的目标是探索改善乳腺癌检测的新方法，将机器学习运用于乳腺X射线摄影，这是一种常用于检查乳房健康的X射线技术。

DeepMind希望创建一种机器学习模型，能够快速准确地检查乳房X射线照片中的癌症征兆，帮助医生及早发现疾病，从而尽快开始治疗。

英国癌症研究中心研究与创新高级总监福克斯（Iain Foulkes）表示：“利用人工智能的力量，可以帮助我们解决乳腺癌研究中一些最大的挑战，包括提高检测的准确性。

有大量癌症是在晚期检测出来的，这时候已经难以治疗了。这也是为什么该中心正在构建能力、构建新的合作伙伴关系、以及支持社区进行早期检测研究，以便更多的人能够幸免于难。”

此前，来自休斯顿的研究人员称他们也通过一款人工智能软件实验发现，在解析乳腺X光图片时，人工智能软件能比普通医生快上30倍，其准确率更是高达99%。

他们将该研究发表在了癌症杂志上，研究结果显示，这款AI软件可以直观的将X光图转译成诊断信息，方便医生快速对病人病情作出判断，以免耽误病情。

人工智能与专家互补

虽然人工智能可以通过机器算法研究等快速查找、定位乳癌的前兆，但这并不意味着人工智能在医疗领域可以完全取代人类。

有实验显示，人工智能尽管灵敏度远超人类，但假阳性的误判也较多，而人类病理学家却完全没有假阳性的误判；

人工智能只在经过训练的领域内表现出色，但人类专家拥有更广博的知识与经验，能够发现人工智能无法发现的其他疾病，比如炎症、自免疫疾病或其他癌症。

因此，谷歌研究人员给人工智能的定位是成为病理学家的助手，帮助提高诊断的效率与可靠度。

比如，病理学家可以根据人工智能的提示着重浏览可能性高的“疑似”肿瘤区域，一方面避免人眼漏掉肿瘤，另一方面也避免人工智能较高的假阳性。

另外，人工智能还能帮助病理学家更容易、更准确地确定肿瘤的大小。

如今，研究人员对人工智能软件满怀信心。他们希望这些软件能更好地帮助医生评估病人的情况，同时也希望用火眼金睛减少病人活检的痛苦。

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