中国の検索大手、百度（Baidu）は、中国のグーグルとも称賛されることがある。 そして、Google と同じように、単純な検索をはるかに超えた革新的なサイド プロジェクトが多数あります。 最近、Baidu の素晴らしい機能について取り上げました。 ハンドヘルドユニバーサル翻訳機. このたび同社は、人工知能アルゴリズムを使用して、 病理学者ががんをより正確に診断できるように支援します。
同社はAIを開発した。 生検組織を含むスライドを分析できます。 これらのスライドをレビューするのは、経験豊富な病理学者であっても難しい場合がありますが、Baidu のディープラーニングは この技術により、以前よりも迅速かつ高い精度で小さな腫瘍細胞を探すことができます。 近づいてきます。 テストでは、このアルゴリズムはプロの病理学者と、いわゆる検査の以前の勝者を上回るパフォーマンスを発揮することができました。 Camelyon16 チャレンジ、リンパ節組織切片における癌転移の自動検出のためのアルゴリズムを評価することを目的としたコンテスト。
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「AIを活用することで、 病理画像を分析するのは非常に困難な作業です」と、Baidu の機械学習研究者である Yi Li’s 氏は Digital Trends に語った。 「40 倍の倍率でデジタル化された病理スライドには、多くの場合数十億ピクセルが含まれており、ニューラル ネットワークで処理するには大きすぎます。 その結果、巨大画像は何万もの小さな個別の画像に分割され、ニューラル ネットワークがそれぞれの画像を個別に分析できるようになります。 当社のニューラル条件付ランダム場 (NCRF) アルゴリズムのユニークな点は、癌の可能性のある領域とその周囲を含む複数の画像を同時に観察できることです。 この新しい機能により、誤って分類された正常細胞[の形での]偽陽性の数が大幅に減少します。」
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名誉のために言っておきますが、Baidu はこのテクノロジーを自社だけで隠しているわけではありません。 代わりに、できるだけ多くの人々を助けることができることを期待して、オープンソースを通じて医学研究コミュニティに利用できるようにしています。 (そして、その過程で Baidu のネームバリューを高めることに貢献してください!)
「このオープンソースのアルゴリズムが、この分野の将来の研究のための高品質のベースラインとして機能することを願っています」とリー氏は述べた。 「現段階では、このアルゴリズムは限られた数の公開データセットでのみ評価されています。 ただし、アルゴリズムが経験豊富な病理学者よりも高い精度を維持していることを証明するには、より臨床的に関連性の高いデータを使用してアルゴリズムをさらに評価する必要があります。 私たちのチームはアルゴリズムの改善を続け、新しいデータセットを共有できる研究者と協力していきます。」
リー氏は、目標は医師に代わってこの貴重な任務を遂行することではなく、むしろ病理医の日常業務の効率を向上させることだと指摘する。 このアルゴリズムが期待通りに機能すれば、将来の医師は何時間も費やす必要がなくなるでしょう。 生検からのすべてのスライドを確認しますが、検査によって特定された患部だけに焦点を当てます。 アルゴリズム。
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