撰文 | 冯水寒

责编 | 叶水送

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近年来，人工智能领域快速发展，突破不断，出现了“阿尔法狗”、“微软小冰”、无人驾驶汽车等一系列受人关注的AI产品。

今年7月，人工智能却在医疗领域遭遇了滑铁卢——IBM设计的癌症治疗人工辅助系统——“沃森肿瘤”被曝出不少问题。这为人工智能在医疗领域（尤其是肿瘤治疗领域）的挺进“泼了盆冷水”，也带来了诸多争议。（请参见知识分子此前的深度解读：IBM肿瘤医生“沃森”被曝不好用，医疗AI前景堪忧？）

人工智能实现肺癌准确分型，图片来自Nature Medicine

9月17日，国际顶级杂志Nature Medicine发文称，来自纽约大学的研究团队基于大量非小细胞肺癌患者和正常人的病理切片图像数据，利用谷歌的深度学习算法（卷积神经网络inception v3)，实现了对肺腺癌、肺鳞癌以及正常肺组织的精准识别，其准确率高达97%。

肺腺癌和肺鳞癌虽同属于非小细胞肺癌，但治疗策略却不相同，其鉴别往往需要富有经验的病理学家耗费时间精力。

肿瘤分型准确率高，图片来自Nature Medicine

此外，本研究中人工智能还能根据病理切片图像，预测与肺癌相关的6种基因（包括STK11、EGFR、FAT1、SETBP1、KRAS、TP53）的突变，准确率也达到了73.3%——85.6%，这可以为后续的靶向治疗提供依据。

未来，该团队计划继续训练提升人工智能性能，使其预测哪些基因在特定癌症中发生突变的准确率超过90％。另一方面，他们也将开始寻求政府部门批准，在临床上使用这一技术。

参考链接

https://www.nature.com/articles/s41591-018-0177-5

https://www.sciencedaily.com/releases/2018/09/180917111642.htm