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结直肠癌|中南大学邓红文团队通过AI检测结直肠癌，准确率超过病理学家

结直肠癌|中南大学邓红文团队通过AI检测结直肠癌，准确率超过病理学家
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【结直肠癌|中南大学邓红文团队通过AI检测结直肠癌，准确率超过病理学家】
据世界卫生组织国际癌症研究署（IARC）发布的2020年全球最新癌症负担数据 ， 结直肠癌是全球范围内发病率排名第三（2020年新增病例193万）、致死率排名第二（2020年新增死亡病例94万）的癌症类型 。
结直肠癌可能发生在任何年龄 ， 但大多只影响50岁以上的老年人 ， 年轻人群中结直肠癌的发病率很低 。 然而 ， 近30年来 ， 50岁以下的年轻人群中结直肠癌的发病率一直在上升 。 由于年轻人结直肠癌发病的增加 ， 导致结直肠癌的平均诊断年龄从72岁提前到了66岁 。 更早、更准确地诊断结直肠癌 ， 对于治疗结直肠癌来说就显得尤为重要 。 人工智能（Artificial Intelligence ， AI）作为一种新兴的颠覆性技术 ， 正在逐步释放着科技革命和产业变革积蓄的巨大能量 ， 并深刻改变了人类生产生活方式和思维方式 。 可以说 ， 人工智能已然对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响 。 目前 ， 人工智能已经在手机AI、人脸语音识别、围棋等领域大显身手 ， 并且在不断扩大其应用领域 。 值得注意的是 ， 一直以来“AI+医疗”被人们寄予厚望 ， 它可以在减轻医疗负担的同时 ， 减少误诊漏诊的的发生 。 2021年11月2日 ， 中南大学基础医学院邓红文教授、肖红梅教授、中南大学湘雅医院王宽松教授作为共同通讯作者 ， 在Nature Communications期刊发表了题为：Accurate recognition of colorectal cancer with semi-supervised deep learning on pathological images的研究论文 。 该研究表明 ， 人工智能可以从组织扫描中准确地检测和诊断结直肠癌 ， 准确率甚至优于病理学家 。
病理学家需要定期评估和标记数以千计的组织病理学图像 ， 以判断某人是否患有癌症 。 这么大的工作量可能会导致意外误诊 。 该研究的领导者邓红文教授表示 ， 大多数病理学家非常忙碌 ， 因为医疗机构对他们的需求非常大 ， 而全球范围内都缺少足够的合格的病理学家 ， 尤其是发展中国家 。
因此 ， 研究团队希望能借助人工智能的力量 ， 帮助识别和诊断结直肠 ， 以减轻病理学家的工作压力 ， 提高癌症诊断效率 。 研究团队收集了来自中国、德国和美国的8803名受试者和13个独立癌症中心的 总计13000多张结直肠癌病理学图像 。 使用技术人员随机选择的图像 ， 他们构建了一个机器辅助病理识别程序 ， 使计算机能够识别显示为结肠直肠癌的图像 。 这项研究的挑战在于复杂的大图像尺寸、复杂的形状、纹理和核染色的组织学变化 。 但最终研究结果表明 ， 当使用人工智能诊断结直肠癌时 ， 其性能在许多情况下与真正的病理学家相当 ， 甚至更好 。 研究团队使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积衡量人工智能诊断的准确性 ， 结果表明 ， 经验丰富的病理学家手动识别结直肠癌的平均得分为0.969 ， 而机器辅助AI计算机程序的平均得分为0.980 ， 人工智能的准确率更高 。
使用人工智能识别癌症是一项新兴技术 ， 目前尚未被广泛接受 。 研究团队表示 ， 该研究中使用的AI诊断技术尚处于研发阶段 ， 还没有进行商业化 ， 还需要进一步在临床环境中进行测试和验证 。 研究团队还表示 ， 希望该技术未来可以用于不同类型的癌症 ， 而使用AI诊断癌症可以加快整个过程 ， 为患者和临床医生节省大量时间 ， 挽救更多生命 。

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