第一个使用人工智能进行结直肠诊断的原型是由波尔图系统和计算机工程、技术与科学研究所 (INESC TEC) 和 IMP 诊断分子与解剖病理学实验室的葡萄牙研究人员开发的。该研究发表在《npj Precision Oncology》上。

这项工作的重点是改进一个原型，该原型使用人工智能作为结肠和直肠活检诊断的补充工具，并提供最大的结直肠病理数字图像数据库——该数据库已于今天(3 月 5 日)提供，可免费访问为了该领域的研究和知识进步。

研究人员使用近 10,000 个结直肠病理组织图像来训练这个新模型，从而在检测与此类癌症相关的高风险病变方面实现了 93.44% 的诊断敏锐度和 99.7% 的灵敏度。超过一半(5,300)的上述图像(接近 5 TB 的数据)现已可供科学界使用。

“数字图像的传播是 IMP Diagnostics 和 INESC TEC 遵循 FAIR 原则(一套建议科学数据必须易于查找、访问和互作的国际准则)促进科学和科学知识共享的努力的一部分并且可以重复使用。”IMP Diagnostics 的病理学家 Diana Montezuma Felizardo 说道。

INESC TEC 研究员 Pedro Neto 表示：“部分图像可用于训练其他 AI 模型，而其他图像将专门用于 AI 工具之间的测试/基准测试，以提高比较所述工具时的彻底性和公平性。”

该原型是基于技术创新而开发的，其中应用了新的、更高效的培训方法;它显着减少了教授人工智能模型所需的图像数量，而不会影响其性能。这些进步不仅推动了图像分析技术的发展，还有助于开发更有效的结直肠癌诊断解决方案。