將人工智能(AI)與人類知識相結合的新系統(tǒng)有望更快，更準確地診斷癌癥。

這項功能強大的技術由滑鐵盧大學工程研究人員領導的團隊開發(fā)，使用組織樣本的數(shù)字圖像將可疑癌癥的新病例與數(shù)據(jù)庫中先前診斷出的病例進行匹配。

在使用世界上最大可公開獲取的檔案進行的測試中，該檔案由將近11,000名患者組成的約30,000張數(shù)字化幻燈片組成，該技術對25種器官和身體部位的32種癌癥的準確率達到了100%。

滑鐵盧醫(yī)學影像分析知識推理實驗室(KIMIA Lab)主任哈米德·提茲胡什說：“人工智能可以幫助我們挖掘我們的醫(yī)學智慧，目前，醫(yī)學智慧只是保存在檔案中。”“當您像這樣使用AI時，其性能令人震驚。”

該系統(tǒng)利用AI從已確認的癌癥病例中搜索活檢的數(shù)字圖像，以尋找與未診斷病例中最相似的新數(shù)字圖像。

基于大多數(shù)相似圖像的已知驗證結果，系統(tǒng)建議對新病例進行診斷。

該測試使用高性能計算機和數(shù)據(jù)存儲進行了四個月的測試，可以對從黑素瘤到前列腺癌的所有疾病進行準確的診斷。

Tizhoosh說：“我們證明，如果您可以訪問大型檔案，則可以使用這種方法獲得令人鼓舞的結果。”“這就像將許多病理學家放在一個虛擬的房間里并使他們達成共識一樣。”

該研究中使用的檔案是一個為期五年的項目的一部分，該項目由安大略省政府提供320萬加元的資金支持，由美國國家癌癥研究所提供。

需要更多的工作來分析發(fā)現(xiàn)并完善系統(tǒng)，但Tizhoosh表示，到目前為止的結果表明，它具有作為篩選工具的潛力，既可以加快病理學家的診斷速度，又可以提高癌癥診斷的準確性。

在發(fā)展中國家，它可以通過遠程訪問廉價的診斷程序來挽救生命。

蒂茲胡什說：“在根本沒有足夠的專家的地方，這項技術可能是一件幸事。”“一個人可以只發(fā)送附在電子郵件中的圖像并獲得報告。”