EurekAlert最近报道了人工智能技术在医学领域应用的一项新研究，该研究设计了一种新的计算机程序，可以分析病人肺部肿瘤的图像、确定癌症类型，甚至可以识别导致细胞异常生长的基因。

该研究由纽约大学医学院的研究人员发表在杂志上，研究发现一种人工智能或机器学习程序有97％的准确度可以区分腺癌和鳞状细胞癌——这两种肺癌类型有经验的病理学家有时也难以确认。

这种人工智能工具还能够确定细胞中是否存在与肺癌相关的6种基因的异常形式——包括EGFR、KRAS和TP53，其准确度在73％到86％之间。这种基因变化或基因突变通常会导致癌细胞异常生长，但也会改变细胞的形状和与周围环境的相互作用，为自动分析提供视觉线索。

研究人员说，随着靶向治疗的增加，确定每个肿瘤中哪些基因发生了变化变得至关重要，因为靶向治疗只对具有特定突变的癌细胞起作用。例如，已知大约20％的腺癌患者的基因表皮生长因子受体中有突变，那么现在就可以开始药物治疗了。

研究作者表示，目前用于确认突变存在的基因测试可能需要数周时间才能返回结果。

“延迟癌症的治疗从来都不是好事，”高级研究员、纽约大学朗格尼癌症中心病理学系副教授Aristotelis Tsirigos博士说，“我们的研究提供了强有力的证据，证明人工智能方法能够立即确定癌症亚型和突变特征，从而使患者能够更早地开始使用靶向治疗。”

机器学习

在目前的研究中，研究团队设计了统计技术，使他们的程序在没被告知如何做的情况下，能够“学习”如何在任务中变得更好。这些程序构建规则和数学模型，使其能够基于数据示例进行决策，随着训练数据的增长，程序将变得“更加智能”。

受大脑神经细胞网络的启发，新的人工智能方法能使用越来越复杂的电路分层处理信息，每一步都将信息输入到下一个步骤，并在此过程中为每条信息分配或多或少的重要性。

目前的团队训练了一个深度卷积神经网络——谷歌的Inception v3，来分析从癌症基因组图谱获得的幻灯片图像。这让研究人员可以测量他们的程序是如何训练的，以准确和自动地对正常组织与患病组织进行分类。

有趣的是，这项研究发现，在被人工智能程序错误分类的一小部分肿瘤图像中，约有一半也被病理学家错误分类了，这说明腺癌和鳞状细胞癌这两种肺癌类型确实很难区分。另一方面，在被研究中的至少一名病理学家错误分类的54幅图像中，有45幅被机器学习程序分配正确了，这说明人工智能确实很有用。

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