人工智能在腎臟病理的應用前景

雷群娟 綜述 曾彩虹 審校

人工智能是計算機科學的一個分支,通過計算機來完成需要人腦才能處理的特定智能任務。機器學習是人工智能的核心組成部分,主要通過標記的大數據以及顯著增強算法來發掘復雜、多維度、非線性相關大數據之間的關系,已廣泛應用于醫學的多個領域[1]。國家腎臟疾病臨床醫學研究中心劉志紅院士指出[2],人工智能正以前所未有的速度和廣度改變著我們的認知模式和醫學研究的范式,從疾病預測、輔助診斷和治療決策、基因組學等多個層面解析目前人工智能在腎臟疾病領域的最新應用,揭示人工智能已成為醫學發展的新動力。

隨著全切片掃描數字化成像(whole slide image,WSI)技術的發展,醫學病理也逐漸步入數字化時代。深度學習(機器學習的子類)中的卷積神經網絡(convolutional neural network,CNN)是目前在病理等視覺分析中效果最佳且應用最廣泛的深度學習算法[3]。已有的研究顯示,人工智能與腫瘤病理的結合已經能夠顯著提升甚至超越常規病理圖像的診斷水平及范疇,如使用深度學習算法輔助檢測乳腺癌患者淋巴結轉移[4]、預測肺癌患者存活情況[5]等。腫瘤病理側重于定性診斷,即是否腫瘤或是否轉移等,關注細胞形態的異質性和分布模式等特征。這些特征的細微改變與診斷、預后和治療反應等密切相關,很難用肉眼判斷,而人工智能可很好捕捉這些特征從而輔助腫瘤病理診斷和診療評估。與腫瘤病理不同,腎臟病理作為腎臟疾病診斷的金標準,具有病變多樣性、復雜性等特點,涉及許多指標的量化和病理分型(級)的評估,目前這些任務均依賴人工計數和半定量評估,費時費力,且有主觀差異性。……