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染色体带你看清,医生与人工智能谁更专业

木马童年 2018-10-11 18:40 71 0

4月3日,“互联网岳麓峰会·人工智能专场”会上尽管AI系统在对战10位中信湘雅医院资深研究员时比赛结果并不理想,AI系统准确率还有待提高。但AI系统用时短效率高,有效的解决了目前染色体疾病的检测现状面临的病患数 ...

4月3日,“互联网岳麓峰会·人工智能专场”会上尽管AI系统在对战10位中信湘雅医院资深研究员时比赛结果并不理想,AI系统准确率还有待提高。但AI系统用时短效率高,有效的解决了目前染色体疾病的检测现状面临的病患数量多、医疗资源不平衡、医生超负荷工作、耗费时间长等问题。

“染色体核型分析技术”是染色体核型分析“金标准”,但它让人类染色体检测研究员十分“头晕”。“医院染色体检测工作量巨大,我们有将近100位研究员从事染色体检测。但他们每天仅连续看上几个检测病例,就有‘晕车晕船’感。病人从采样到获得结果的周期,还要25天左右。” 医院名誉院长、生殖医学及医学遗传专家卢光琇向科技日报记者“吐槽”。

“这绝对是一项体力技术活。”医院院长林戈说。对普通人而言,每条染色体不过是显微镜下的一条条相同的“小虫”。但实际上,每一类染色体都有特定特征。要区分它们,培养出一名熟练的检测研究员,至少需要花3年时间。人才培养周期长、成本高、不确定性大。

“‘金标准”测试中,重复性劳动量太大了。我们由此想到与中信湘雅合作,共同开发一款染色体疾病人工智能检测软件系统。”湖南省自兴人工智能研究院CEO穆阳说。

你有数据,我正好有AI技术。二者一拍即合,经过半年“孕育”,全球首款“人类染色体影像处理系统”诞生。综合多类人工智能技术,经过百万量级带标签的人类染色体影像数据的“魔鬼训练”后,系统可实现从显微成像后的染色体图像到染色体核型分析报告的全自动处理过程,医生只需做最后的审核。

2018互联网岳麓峰会上,这款“机器人”在众目睽睽下,与10位经验丰富的人类染色体检测研究员展开了“PK”。

在来自医院最新收集、从未被检测过的100个样本病例中,主办方随机抽选了10个病例,每一病例中包含30张人类染色体中期图像。比赛规则是,每名研究员分析1个病例,人工智能系统则对10个病例共300张图像进行分析处理。指标涉及完成速度、染色体分组识别准确率、单条染色体识别准确率、染色体长短臂摆放准确率等方面。

最终结果,人类一人看一例,平均时间22分36秒,准确率100%。机器人完成10例病例,耗时13分47秒,每一个病例平均用时1分23秒,染色体分组识别准确率为100%,单条染色体识别准确率99.13%,长短臂摆放位置准确度87.17%。就这样,“半赢半输”的完成了比赛。

自兴人工智能专家李仪博士表示,人类染色体影像处理的最大难点在于对影像中染色体对象的分割与异常染色体的识别,因为染色体之间会出现交叉、重叠,甚至染色体分散过度的情况,从而影响到对当前病例的诊断。而该团队在人类染色体中期图像处理方法、正常人类染色体核型识别上做出了突破,“随着它跟随中信湘雅大规模医疗数据的学习,准确率会越来越高,甚至有可能发现某些尚未发现的疾病规律。”

“如果机器人来了我们医院,我们的病例诊断周期有望从25天缩短为12天,效率提高50%以上。尽管它的准确率暂时没人工准确率高。但毕竟最终患者的诊断,依然会由专业医生把关,不会造成影响。它的出现,的确能很大程度避免人类重复性劳动。”卢光琇说。

(原标题:人工智能与医生谁更“专”,染色体有话说)

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