11月22日，記者從西安交通大學獲悉：該校計算機科學與技術(shù)學院李辰教授團隊聯(lián)合劍橋大學在AI醫(yī)學領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破，開發(fā)的名為SMMILe的新型人工智能框架將以往耗時20分鐘的復雜病理切片分析縮短至1分鐘，能自動推斷出腫瘤在組織中的具體位置、邊界范圍及不同亞型的空間分布，且無需醫(yī)生進行逐一切片標注。該模型系全球首個大規(guī)模腫瘤篩查人工智能病理模型，相關(guān)研究近日發(fā)表于國際腫瘤學權(quán)威期刊《自然·癌癥》上。在癌癥精準診療中，千兆像素級的數(shù)字病理切片是“金標準”。然而，長期以來計算病理學面臨著一個巨大難題：現(xiàn)有的主流AI模型雖然能以較低成本判斷切片“是否有癌癥”，但無法回答“病灶具體在哪里”、“惡性細胞如何分布”以及“各類腫瘤亞型所占比例”。要想獲得這些關(guān)鍵信息，仍需要病理醫(yī)生投入大量精力分析。為何SMMILe能做到其他醫(yī)學AI模型做不到的事？這得益于其獨特的設(shè)計理念。SMMILe類似于一套用于圖像的“聲納”系統(tǒng)，賦予計算機“在黑暗中視物”的能力。“傳統(tǒng)方法往往因為缺乏病理的詳細坐標信息而‘抓瞎’，或者只能捕捉到最明顯的特征。而SMMILe通過融合特征壓縮、參數(shù)自適應處理等前沿數(shù)學模型，能夠敏銳捕捉到微弱的病理信號。即便是在沒有任何位置標注信息的情況下，它也能像聲納探測海底地形一樣，精準鎖定并還原出具有生物學意義的腫瘤空間圖譜。這讓病理分析效率實現(xiàn)了數(shù)量級的飛躍。”李辰表示，此次模型發(fā)布標志著AI病理診斷從“粗略分類”邁向“精準量化”的新階段。
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