近期發(fā)表于《Nature Medicine》期刊的一項(xiàng)最新研究，美國紐約大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)重新訓(xùn)練現(xiàn)成的 Google 深度學(xué)習(xí)算法，辨識(shí)兩種最常見的肺癌類型──肺腺癌和鱗狀細(xì)胞癌，辨識(shí)準(zhǔn)確度可達(dá) 97%。

　　團(tuán)隊(duì)使用的這項(xiàng)人工智能科技，與上傳至 Google 在線服務(wù)的圖片庫以辨識(shí)圖片中的面孔、動(dòng)物和物體技術(shù)相同，過去 Google 這項(xiàng)科技也曾應(yīng)用在疾病診斷，包括糖尿病引發(fā)之失明和心臟疾病。而這次，紐約大學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)出一項(xiàng)病理學(xué)家從未嘗試過的診斷分析方式──藉由腫瘤影像照片辨識(shí)基因突變。

　　Tsirigos 團(tuán)隊(duì)利用 Google Inception v3──Google 訓(xùn)練辨識(shí)一千種不同種類物體的開源算法。為了訓(xùn)練這個(gè)算法區(qū)分出惡性和健康的組織圖像，研究團(tuán)隊(duì)利用病患組織檢體公共數(shù)據(jù)庫成千上萬的癌癥基因體圖譜影像。首先，團(tuán)隊(duì)成功訓(xùn)練 Inception 達(dá)到 99% 準(zhǔn)確度辨識(shí)惡性細(xì)胞的能力，接下來，再訓(xùn)練 Inception 辨識(shí)肺腺癌和鱗狀細(xì)胞癌這兩種不同類型的肺癌。

　　接著，團(tuán)隊(duì)使用不同數(shù)據(jù)庫檢體資料來檢測(cè) Inception 的分析能力，雖然結(jié)果顯示準(zhǔn)確度下降一些，但依然能正確診斷影像(準(zhǔn)確度介于 83%～97%)。