导读 微软与SRL Diagnostics合作创建了一个新的AI工具,可以更快地诊断宫颈癌。在全国癌症意识日上,微软宣布,由AI支持的子宫颈癌筛查API目前…
微软与SRL Diagnostics合作创建了一个新的AI工具,可以更快地诊断宫颈癌。在“全国癌症意识日”上,微软宣布,由AI支持的子宫颈癌筛查API目前正在SRL Diagnostics内部预览。根据世界卫生组织(WHO)的估计,宫颈癌是全球女性中第四常见的癌症。占该疾病全球负担的16%。
在该国识字率和认识度较低的农村地区,宫颈癌也很常见。为了降低其发生率,两个关键因素是有效筛查和早期发现。据报道,最大的诊断实验室公司SRL Diagnostics目睹了对子宫颈癌筛查的需求增加。两家公司于2018年9月开始合作创建AI病理学网络。该网络旨在减轻细胞病理学家和组织病理学家的负担。
“的细胞病理学家在患者数量方面所占的比例非常低,” SRL Diagnostics新计划和知识管理技术负责人Arnab Roy博士说。他补充说:“我们每年收到超过100,000个子宫颈抹片检查样本,只有少数训练有素的细胞病理学家应该检查这种玻片。”罗伊补充说,这些样本中有98%是正常的,仅剩下的2%需要进一步干预。在AI工具旨在帮助细胞病理学发现异常样本的那些剩余的2%的速度。
根据Microsoft的说法,由AI驱动的宫颈癌筛查API进行了第一级检查并卸载了正常的幻灯片。这意味着细胞病理学家现在有更多时间花在分析显示异常迹象的玻片上。SRL Diagnostics首席执行官Arindam Haldar表示:“我们与Microsoft的合作伙伴关系共同创造具有潜在的社会和商业价值的解决方案,这是诊断行业的另一项首次尝试。”
为了开发宫颈癌图像检测API,细胞病理学家手动研究了全玻片成像(WSI)玻片的数字扫描版本。他们标记了自己的观察结果,并将其用作AI模型的训练数据。SRL Diagnostics最初任命了一名细胞病理学家来注释图像幻灯片。但是,每个WSI包含多达1,800个图块图像,这使得单个人很难以AI算法可以消耗的方式来解释每个幻灯片中的大量图块。
微软Azure全球工程首席应用研究员Manish Gupta在一份已发布的声明中说:“我们希望创建一种人工智能算法,以识别每个人都在关注的领域,并就评估的领域达成共识。”然后,该项目扩展为包括来自多个实验室和不同位置的五名细胞病理学家。这些细胞病理学家注释了数千个宫颈涂片平铺图像,每个图像包含约300-400个细胞。
微软表示:“这项合作已经开始显示出第一个用于筛查宫颈癌的API的结果,可在SRL Diagnostics内部预览。”“ AI模型现在可以准确区分正常和异常涂片,目前正在实验室中进行验证。它也可以根据子宫颈细胞病理学等级的七个亚型对涂片进行分类。”
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