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微软利用人工智能提升子宫颈癌诊断效率

印度每年有为数众多的妇女死于子宫颈癌。法新社

微软(Microsoft)与印度医学检验机构SRL Diagnostics合作打造的人工智能(AI)病理学网络,已应用在子宫颈癌的诊断上。这套人工智能系统,可减少病理学家筛检所需的时间,加快子宫颈癌的诊断流程,有助降低印度妇女死于子宫颈癌的机率。

根据TechCrunch报导,印度每年死于子宫颈癌的妇女人数约有6万7千人,数量为全球之最。虽然透过筛检与早期发现可降低子宫颈癌发病的机率,但子宫颈癌的测试需耗费大量时间,且印度当地病理学家人力短缺,这些都是目前印度在子宫颈癌筛检上所面临的问题。

SRL Diagnostics是印度最大的医学检验机构,每年都会收到10万份以上的子宫颈抹片样本,但当中只有2%的样本呈现异常。SRL Diagnostics于是希望能透过人工智能,花更少的时间找到那2%的异常样本。

为此,SRL Diagnostics病理学家开始对全切片影像(WSI)的数码扫描影像进行研究。病理学家会在这些影像上标记他们的观察,并使用这些影像资料对子宫颈癌影像侦测API (Cervical Cancer Image Detection API)进行训练。

如果有3位病理学家针对某些影像出现意见分歧,那么这些影像就会交由资深病理学家进行最终分析。

子宫颈癌影像侦测API在微软Azure上运行。SRL Diagnostics进行内部审核后表示,子宫颈癌影像侦测API能够快速筛检液态薄层抹片影像,发现早期子宫颈癌,并将分析结果通知病理学家。

相较之前,病理学家在子宫颈癌影像侦测API的协助下,需要检视的影像区域减少了,因此他们能有效率的加快筛检作业。

SRL Diagnostics表示,子宫颈癌影像侦测API能够将病理学部门的生产力提升到原本的4倍。未来如果能利用人工智能将切片准备过程加以自动化,病理学家就能在2个小时内做完过去要8个小时才能完成的工作。

SRL Diagnostics与微软希望能在日后将这套系统应用到其它病理学领域。此外,他们还希望藉著与各个公私部门的合作,将这套系统推广到更多人力不足的偏远地区。


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