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浙江新闻客户端记者张冰清通讯员鲁青
谷歌旗下的人工智能公司DeepMind上一次震惊世界是因为它的围棋产品AlphaGo（阿尔法狗）战胜了包括柯洁在内的诸多围棋高手。这一次，它转向医疗领域，挑战的对手是人类最大的杀手——癌症。
近日，DeepMind在其博客上宣布，将与伦敦帝国理工学院癌症研究中心领导的一组健康研究机构合作，探索用人工智能来改善乳腺癌检测。
人工智能代替医生
提高X光检测准确性
这一探索的意义何在？大家知道，临床上一旦怀疑是乳腺肿瘤的患者，通常要做X光或超声检查。此次DeepMind和伦敦帝国理工学院癌症研究中心的合作，希望将机器学习应用于乳腺X光检查，探索新的方法来提高乳腺癌的检测几率，帮助医生尽早发现癌症，以便尽早开始治疗。
英国癌症研究中心研究与创新执行总监伊恩·福克斯（IainFoulkes）表示：“利用人工智能的力量，可以帮助我们解决乳腺癌研究中的一些最大挑战，包括提高检测的准确性。大多数癌症患者都是在癌症晚期被检测出来，而癌症晚期已很难治愈。这就是为什么英国癌症研究中心正在建设这方面的能力，建立新的合作伙伴关系，并支持社区进行早期检测研究，以便更多的人能够幸免于难。”
浙医二院乳腺肿瘤中心副主任医师陶思丰认为，在X光片或者CT、磁共振的读片上，人工智能确实能替代普通医生读片，“因为这些影像都是客观记录，有评价标准，人工智能能够根据预设的判定标准读片。”
他说，人工智能是通过特定的标准程序来读取X光片。如果病情简单，那人工智能完全可以自动获取影像上的信息，不会造成信息的遗漏，准确又快速。但如果是疑难、复杂的病情，标准化的程序可能无法适用，那还是需要经验丰富的医生结合患者临床表现，进行综合的评估和判断。
医院徐琰医生和医院胡保全医生曾在《中华乳腺病杂志》撰文，详细探讨了人工智能在乳腺癌上的应用。常规的乳腺癌病理诊断，是在组织经过固定、脱水、浸蜡、包埋等工序处理后，制成组织切片，染色后由病理医师通过阅片来分析病变特征，从而确定诊断结果。病理诊断也被称为诊断的“金标准”。
他们写道，人工智能在乳腺癌淋巴结病理诊断中涉及的一般是最后的阅片环节，“人工智能通过特定的算法，对病理图片进行智能处理，通过训练和对算法的优化，以实现开发出高精度、高效率的病理识别算法模型的目标。”
人工智能阅片
准确率比病理专家还高
除了与医生和医疗机构合作之外，DeepMind还将与谷歌的人工智能健康研究团队合作，后者已经在通过机器学习来检测乳腺癌方面做出了一些成果。
年3月，来自谷歌大脑（GoogleBrain）、谷歌公司与Verily（GoogleX）生命科学的科学家们利用人工智能技术，对张病理切片进行乳腺癌淋巴结转移病灶检测。
正式测试前，科学家们预先准备了许多肿瘤组织与正常组织的病理切片，并将这些切片图像分割成了数万至数十万个×像素的小区域，供人工智能学习。同时，一名病理学家花了30小时进行了同样的检测。结果人工智能达到了88.5%的准确率，而病理学家的准确率仅有73.3%。
羽医甘蓝（DeepCare）是中国一家将人工智能和深度学习技术用于医疗影像的识别和筛查的科技公司。据报道，在年其开发的人工智能算法对乳腺癌淋巴结转移的病理切片诊断敏感度已高达92.5%。
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