医生对脑瘤误诊率高达12％！AI能够弥补这一不足吗？

药明康德/报道

近日，科学家们在《自然》杂志上发表了一项新研究：来自德国的David Capper博士及其团队自主开发了一套人工智能算法并对其进行训练，从而让计算机算法对不同类型的脑部肿瘤进行识别。结果表明，人工智能算法识别肿瘤的准确率非常惊人：在所有的研究样本中，有12%的样本被计算机识别出患有脑部肿瘤，而医生在此之前并未对这些样本做出正确的诊断。

由于脑部肿瘤包含100多种不同的类型，即使对于医生来说，识别不同肿瘤的难度也非常之大。在对算法进行训练之前，研究人员需要定义一种标准，以便可以使用计算机对不同的脑部肿瘤进行识别和区分。

▲根据DNA甲基化的不同情况，研究人员将90多种不同类型的肿瘤进行了标记（图片来源：《自然》）

因此，研究人员利用了DNA甲基化的特征，来对所有的肿瘤类型进行标记，为每一种类型的肿瘤赋予一个生物“指纹”。然后，研究人员对算法进行训练，让AI可以指出哪些“指纹”与特定的癌症类型相匹配。

像所有的机器学习算法一样，要想让AI准确的识别并比较不同的肿瘤类型，需要大量的数据作为基础。Capper博士的团队收集了2800多名癌症患者的数据，其中囊括了提供了91个不同类型的肿瘤。以这些数据作为出发点，研究人员开始对算法进行训练，使其能够对1000多个已由人类医生诊断过的病例类型进行识别。使用算法识别后，研究人员发现，AI对于某些病例的判断与人类医生诊断的结果不尽相同。

▲从图中第三行的结果中我们可以看出，AI对12%的样本做出了全新的诊断（蓝色部分）（图片来源：《自然》）

进行更精确的诊断后，事实证明AI的诊断是准确无误的，而人类医生误诊了所有病例中的约12％。这一准确性令人印象深刻，这使得AI已经变成了医疗领域的强大辅助工具。Capper博士的团队已经在这个AI算法的基础上，开发出了一个肿瘤识别的在线平台，供用户免费使用。到目前为止，该平台已经完成了约5000次脑部肿瘤类型的识别工作。

▲这项研究的作者之一，来自德国的David Capper博士（图片来源：German Cancer Research Center）

“为了让用户可以更方便的进行肿瘤识别，我们设计了一个免费的在线平台。使用该平台不需要任何额外的在线数据处理过程，” Capper博士在其论文中写道：“我们的研究结果为脑部肿瘤的研究工作提供了一个新方向，即开发以机器学习和人工智能为基础的跨癌症肿瘤分类系统。这一发现具有从根本上改变肿瘤病理研究的潜力。”

目前，还有很多患者遭受脑部肿瘤的困扰。我们希望，Capper博士团队开发出的这项AI技术能够被更广泛的应用，从而挽救更多患者的生命。