来源： 时间：2022-09-23 15:35:11
谷歌的人工智能团队开发了深度学习工具，可以帮助准确检测已经转移或扩散到淋巴结的乳腺癌。谷歌人工智能团队发表的两篇研究论文强调了深度学习方法，以实现这一目标，并有助于病理学家检测扩散的乳腺癌。
Google首先展示了其基于深度学习的方法，称为 “淋巴结助手” 或LYNA back 2017年。根据官方博客文章，谷歌的人工智能研究团队依靠 “乳腺癌患者淋巴结的千兆像素大小的病理切片” 来开发该算法。 最新发表的两篇论文表明，LYNA系统能够在两个数据集中以99% 的准确性从没有癌症的幻灯片中发现转移性癌症。
Google AI团队的博客文章还说，该系统能够 “准确定位每个幻灯片中癌症和其他可疑区域的位置”。在某些情况下，这些区域太小，即使病理学家也无法准确检测到。
谷歌说: “在这项研究中，病理学家能够更可靠地检测到LYNA的微转移。”
根据Google的说法，LYNA系统可以帮助突出医生，病理学家关注的领域，并有助于改善审查和最终诊断的过程。 这项技术的想法是帮助医生和病理学家，而不是取代人类。“有LYNA协助的病理学家比无辅助病理学家或LYNA算法本身更准确，” 博客文章指出。
谷歌表示，这证明了它的算法在被人们使用时会被证明更有帮助，而不是算法单独工作。
然而，博客文章确实警告说，这些研究有局限性，包括 “数据集大小有限”，以及每个患者只检查单个淋巴结载玻片而不是多个载玻片的事实，这对于一个完整的临床病例来说是常见的。该帖子承认，将需要进一步的工作来确定LYNA在现实生活中的患者场景中的影响。
发表的两篇论文的标题是 “基于人工智能的乳腺癌淋巴结转移检测: 深入了解病理学家的黑匣子 ”和“ 深度学习援助对转移性乳腺癌淋巴结组织病理学审查的影响 ”。
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