중국의 검색엔진 바이두는 때로 중국의 구글로 불리기도 한다. 그리고 Google과 마찬가지로 단순한 검색 이상의 혁신적인 측면 프로젝트가 많이 있습니다. 우리는 최근 Baidu의 놀라운 내용을 다루었습니다. 휴대용 범용 번역기. 이제 회사는 최신 업적을 발표했습니다. 인공 지능 알고리즘을 사용하여 병리학자가 암을 더 잘 진단하도록 돕습니다.
회사는 AI를 개발했습니다. 생검된 조직이 포함된 슬라이드를 분석할 수 있는 시스템입니다. 경험이 풍부한 병리학자라도 이러한 슬라이드를 검토하는 것은 어려울 수 있지만 Baidu의 딥 러닝은 기술은 이전보다 더 빠르고 더 정확하게 작은 종양 세포를 찾을 수 있습니다. 구혼. 테스트에서 알고리즘은 전문 병리학자와 소위 말하는 이전 우승자 모두를 능가할 수 있었습니다. Camelyon16 챌린지, 림프절 조직 절편에서 암 전이를 자동으로 감지하는 알고리즘을 평가하기 위한 대회입니다.
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“AI를 활용해 병리학 이미지를 분석하는 것은 매우 어려운 작업입니다.”라고 Baidu의 기계 학습 연구 과학자인 Yi Li는 Digital Trends에 말했습니다. “40배 확대된 디지털 병리학 슬라이드에는 수십억 개의 픽셀이 포함되어 있는 경우가 많으며 이는 신경망이 처리하기에는 너무 큽니다. 결과적으로 메가 이미지는 수만 개의 작은 개별 이미지로 분할되어 신경망이 각각을 개별적으로 분석할 수 있습니다. NCRF(신경 조건부 무작위 필드) 알고리즘의 독특한 점은 잠재적으로 암이 발생할 수 있는 영역과 그 주변을 포함한 여러 이미지를 동시에 볼 수 있다는 것입니다. 이 새로운 기능은 잘못 분류된 정상 세포의 형태로 나타나는 위양성(false positives)의 수를 크게 줄여줍니다.”
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다행히 Baidu는 이 기술을 단독으로 유지하지 않습니다. 대신, 가능한 한 많은 사람들에게 도움이 될 수 있다는 희망으로 오픈 소스를 통해 의학 연구 커뮤니티에 제공하고 있습니다. (그리고 그 과정에서 바이두의 이름 가치를 높이는 데 도움을 주세요!)
Li는 “우리는 이 오픈 소스 알고리즘이 이 분야의 향후 연구를 위한 고품질 기준선 역할을 할 수 있기를 바랍니다.”라고 말했습니다. “알고리즘은 현 단계에서 제한된 수의 공개 데이터 세트에서만 평가됩니다. 그러나 알고리즘이 숙련된 병리학자보다 여전히 더 높은 정확도를 유지한다는 것을 입증하려면 훨씬 더 임상적으로 관련 있는 데이터를 사용하여 알고리즘을 추가로 평가해야 합니다. 우리 팀은 계속해서 알고리즘을 개선하고 새로운 데이터세트를 공유할 수 있는 연구자들과 협력할 것입니다.”
Li는 이 귀중한 업무를 수행하는 데 있어 의사를 대체하는 것이 목표가 아니라 오히려 일상 업무에서 병리학자의 효율성을 향상시키는 것이라고 지적합니다. 이 알고리즘이 기대한 대로 작동한다면 미래의 의사들은 더 이상 몇 시간을 소비할 필요가 없을 것입니다. 생검의 모든 슬라이드를 살펴보되, 진단 결과에 의해 식별된 영향을 받은 부위에만 집중하십시오. 연산.
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