人工智能（Artificial Intelligence，A．I．）正在逐漸超越人類的能力。自動(dòng)駕駛汽車用A．I．來完成駕駛，有時(shí)能比人類操作更安全。電子商務(wù)使用A．I．為客戶量身定制廣告，比任何市場分析員都要精準(zhǔn)。很快，人工智能會(huì)被用來“識別”生物醫(yī)學(xué)圖像，比任何一個(gè)醫(yī)學(xué)人員還要準(zhǔn)確。

　　美國賓夕法尼亞州伯利恒市的里海大學(xué)（Lehigh University）最近在《Pattern Recognition》雜志發(fā)表了一項(xiàng)研究成果。這是一種有潛力比目前臨床常用的Pap（子宮頸抹片）和HPV（人乳頭瘤病毒）宮頸癌篩查檢測還要準(zhǔn)確的人工智能圖像檢測技術(shù)，有望提供更早期的宮頸癌檢測。

　　Xiaolei Huang博士是里海大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系的助理教授，她的實(shí)驗(yàn)室關(guān)于圖像數(shù)據(jù)仿真與分析，專門研究人工智能在圖像的應(yīng)用識別，研發(fā)能像人類一樣理解圖像的計(jì)算機(jī)技術(shù)。Huang教授認(rèn)為“人類與計(jì)算機(jī)是非常互補(bǔ)的。這就是人工智能的意義?！彼壳暗闹匾ぷ骶褪墙逃?jì)算機(jī)識別生物醫(yī)學(xué)圖像。

　　在醫(yī)療資源匱乏的地區(qū)，Pap或HPV篩查會(huì)因?yàn)閮r(jià)格而難以普及，因此基于子宮頸照片的篩查手段就變得很有臨床應(yīng)用前景。問題是，可見病變和高分期腫瘤的相關(guān)性不強(qiáng)，以及對可見病變分級的專家意見不統(tǒng)一，使得子宮頸照片的臨床診斷價(jià)值打了一個(gè)問號。

　　▲高危型HPV病毒感染會(huì)導(dǎo)致宮頸癌（圖片來源：nutritionreview．org）

　　Huang教授認(rèn)為計(jì)算機(jī)算法可以采用視覺信息改進(jìn)病變分級準(zhǔn)確性問題，這個(gè)猜想經(jīng)過10年的努力，被證明是正確的。

　　計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)來自美國癌癥研究院（NCI）的10000名匿名女性宮頸圖片資料庫，含有大量數(shù)字宮頸照相圖片（一種宮頸的無創(chuàng)檢測手段）。研究團(tuán)隊(duì)從資料庫中挑選了1112個(gè)樣本，其中345個(gè)是中度至重度增生（高分期，很有可能會(huì)發(fā)展為宮頸癌），767個(gè)是陰性（低分期，輕度增生，可自愈）。

　　為了確定癌癥篩查最有用的特征，研究團(tuán)隊(duì)手工打造了金字塔特征（人工識別的基本組件），提取三個(gè)維度的數(shù)據(jù)——PHOG編碼病變的邊緣和梯度信息，PLAB捕捉膚色信息，PLBP抓取組織信息。同時(shí)采用深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）來研究宮頸癌分類。經(jīng)過大量的宮頸圖片訓(xùn)練，該系統(tǒng)最終建立了宮頸上皮肉瘤樣病變（cervical intraepithelial neoplasia，CIN）圖像分類算法，這種宮頸表面的鱗狀細(xì)胞異常增生是宮頸癌的癌前病變。

　　▲人工智能有望助力人類攻克更多疾病的早期診斷（圖片來源：ZDNet）

　　據(jù)研究人員介紹，這種人工智能方法比現(xiàn)有的宮頸癌篩查方法（包括Pap和HPV）在敏感性（陽性正確率）和特異性（陰性正確率）上都提高了10％，有望為現(xiàn)有的宮頸癌篩選方法增加另一種經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的選擇。

　　目前，該研究團(tuán)隊(duì)正在尋求資金開展進(jìn)一步的臨床試驗(yàn)。如果能以更低的成本實(shí)現(xiàn)篩查，則有望用于欠發(fā)達(dá)國家，據(jù)統(tǒng)計(jì)全球80％的宮頸癌死亡案例來自這些地區(qū)。