《自然》子刊:病理AI神外挂来了!谷歌科学家给普通显微镜开发了个智能增强现实「眼睛」,可实时准确地帮医生圈出癌症病灶丨科学大发现

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  谷歌又来搞事了。
  自从2016年阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类以来,人工智能强悍之名早已家喻户晓。
  近年来,人工智能在医学领域的发展也如火如荼,作为一家有伟大抱负的公司,谷歌自然也不会甘于人后。
  这不,就在今天,谷歌团队就在顶级学术期刊《自然·医学》上发表了一项关于人工智能的重要研究[1]。他们通过人工智能构建的实时增强现实系统,能够给普通光学显微镜装上一双智慧之眼,可以根据放大倍数的变化,实时无延迟地圈出可疑区域。帮助使用者准确地识别病理特征。
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根据放大倍数的变化,实时无延迟地给出可疑区域
  目前,这个系统在乳腺癌的淋巴节转移和前列腺癌检测中小试牛刀,便取得惊人的效果,曲线下面积分别达到0.97和0.99。这对于疾病的及时诊断、危险分层以及用药指导具有重要意义。论文的通讯作者是Craig H. Mermel? ?和Martin C. Stumpe?博士,第一作者是Po-Hsuan Cameron Chen、Krishna Gadepalli和 Robert MacDonald。
  该系统操作方便,能够很快让新手掌握,非常适用于缺乏病理专家的地区。并且,其价格低廉、兼容性好,可以很方便地加载到现有大部分显微镜上。因此,谷歌希望能将它推广到全世界。
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Martin C. Stumpe博士(来自Google AI)
  目前,病理检测仍然是癌症、自身免疫疾病及传染性疾病等多种疾病检测的金标准。对于癌症检测,病理医生通常是用显微镜对组织样本进行观察,完成诊断和分期,从而能够判断预后并做出治疗决策[1]。
  但是,现在这种检测手段面临很多问题。显微镜下的组织病理形态通常千奇百怪,要用肉眼进行判断,有很强的主观性;在临床指南上,又需要病理医生对病人的情况进行量化评估,以便更好地进行危险分层;而目前在很多地方,有经验的病理专家非常缺乏[2-4]。
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病理组织(图片来自researchgate)
  这些问题让癌症的显微镜检测遇到很大的挑战。
  虽说目前人工智能已在病理检测领域取得很大的突破,但是将这些技术进展整合进现有的检测系统上时,还存在着一些现实问题,包括:
  (1)传统的深度学习算法,需要先将病理片扫描成全视野数字化切片(WSI),但是这个设备目前只有少数大医院才有,很难普及。
  (2)由于硬件、固件和软件的差异,兼容性和可操作性是个大问题,使用由他人开发的人工智能算法,甚至对专家来说都是一个挑战。
  因此,人工智能在显微镜病理检测上的大规模实际应用,仍然难以实现。
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图片来自(um.edu.mt)
  针对这个问题,谷歌团队利用卷积神经网络开发了一套人工智能系统——显微镜增强现实技术(ARM)。将ARM加载在普通的显微镜上,能对实时成像信息进行增强、筛选和分析,使观察者看到的图像变得更加简单、明了。同时,这套系统还能附加其他机器学习算法,实现检测、量化或分类等多种功能。
  该系统主要由三部分组成:一台经过改造的增强显微镜;一台能获取并展示实时图像信息的计算机;计算机里还有一套经过训练的深度学习算法。
  工作时,增强显微镜将实时图像信息输送给计算机;计算机接收到图像后对其进行数字化处理进行处理后;最后由深度学习算法进行训练和推演,输出增强后的图像信息。
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ARM系统
  这些输出的图像可以是热点图,并附上各种注释信息,如文字、箭头、线条等,对于观察者来说具有极高的分辨度,非常易于识别。
  系统搭建好后,研究人员赶快检验了它的实际能力。
  他们选择的是淋巴节转移的乳腺癌和前列腺癌
  乳腺癌分期检测需要对有丝分裂期的细胞进行计数,并统计淋巴结里的肿瘤细胞数量;而前列腺癌则是要分辨组织形态。
  研究人员先是分别用来自50张淋巴结WSI的1000个视野和34张前列腺组织WSI的1360个视野,对人工智能算法进行训练。
  之后再对乳腺癌的淋巴结转移和前列腺组织样本进行检查。在人工智能的帮助下,研究人员在10倍镜下对淋巴结转移的检测时,发现曲线面积是0.92;而在20倍镜下,曲线下面积达到0.97。对于前列腺样本的检测,10倍镜下,曲线下面积是0.93,20倍镜下曲线面积达到了0.99。
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输出的图片非常清晰,并进行了注释
  准确率令人惊叹!
  并且,这个系统处理图片的速度超快,并没有明显的延时,并不会影响医生的使用体验~
  此外,这个ARM技术在疟疾或肺结核等传染性疾病检测、染色定量、尺寸测量、细胞或有丝分裂计数等上,也都具有广阔的应用潜力。
  当然,作者表示还需要进一步评估在实际临床工作流程中,将ARM系统加载到其他显微镜(例如,不同的制造商)上的效果。
  参考资料:
  [1] Po-Hsuan Cameron Chen et al. An augmented reality microscope with real-time artificial intelligence integration for cancer diagnosis.
  [2]Elmore, J. G. et al. Diagnostic concordance among pathologists interpreting breast biopsy specimens. JAMA, 2015, 313, 1122–1132.
  [3] Brimo F, Schultz L, Epstein J I, et al. The Value of Mandatory Second Opinion Pathology Review of Prostate Needle Biopsy Interpretation Before Radical Prostatectomy[J]. The Journal of Urology, 2010, 184(1): 126-130.
  [4] Salgado R, Denkert C, Demaria S, et al. The evaluation of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) in breast cancer: recommendations by an International TILs Working Group 2014[J]. Annals of Oncology, 2015, 26(2): 259-271.
责任编辑: wuli雪宝啊
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