日本研究人員藉助人工智慧技術開發出一種胃癌識別方法，能以較高的準確率發現早期胃癌。
日本理化學研究所日前釋出公報介紹，分辨早期胃癌與胃炎並不容易，專科醫生也未必能通過內窺鏡影象做出準確判斷。為此，該機構研究人員和日本國立癌症研究中心的研究人員決定利用人工智慧深度學習技術來識別早期胃癌影象。
計算機深度學習通常需要數十萬至數百萬張影象用作學習資料。由於大量收集早期胃癌的高質量影象較為困難，研究人員選取了早期胃癌影象和正常影象各大約100張，並對其進行隨機擷取和資料擴充套件處理，生成了大約36萬張影象。
計算機深度學習大量影象資料後，研究人員用約1萬張未用於學習的影象進行測試，檢驗計算機能否準確診斷早期胃癌。結果發現，在判斷為胃癌的病例中，準確率為93.4%；在判斷為正常的病例中，準確率也達到83.6%。此外，計算機在深度學習後除能判斷是否患癌外，還能指出癌變部位。
研究人員說，這項研究成果將有助於早期胃癌的發現與治療，他們接下來將研究如何進一步提高計算機識別的準確率。
