深思考人工智能：人工智能助推医学“高效”发展

​2017 年 10 月，在苏州召开的第七届中国病理年会上，海淀创业园在孵企业深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司带着最新的产品—— iDeepWise 全自动人工智能 TCT 宫颈癌辅助阅片系统惊艳亮相，获得与会许多专家学者、业内人士的一致好评和高度认可。与此同时，深思考人工智能提交的论文摘要《基于人工智能的宫颈细胞学辅助阅片研究》入选中华医学会病理学分会第二十三次学术会议暨第七届中国病理年会大会壁报展示交流，获得了评委专家的高度评价。

（温兴煜 / 摄）

2017 年被称为是人工智能技术的“井喷”年。人工智能的触角开始伸向众多行业，助推传统行业转型升级。如今，深思考将人工智能技术融入医疗领域，开始打破这一传统行业的技术壁垒。

细胞学阅片有了新助手

宫颈癌是女性健康的主要杀手。根据世界卫生组织统计，全球每年有宫颈癌新发病例 50 多万，每年因宫颈癌死亡近 30 万例，其中超过 85% 的宫颈癌发生在发展中国家。

许多宫颈癌病人一直到疾病的中晚期尚无症状，导致癌组织的扩散。而由于宫颈癌从早期的炎症发展到恶性的癌变需要 6～8 年的时间，通过现代医学手段进行筛查，完全可以把癌变检查出来，早期宫颈癌的治愈率可达 100%。

宫颈细胞学阅片是筛查的重要手段。医务人员用特制刮板将宫颈脱落细胞刮下后，涂在玻璃片上，经过一种特殊的巴氏染色，然后置显微镜下观察。阅片人员根据专业医务知识和阅片经验通过巴氏染色的特点将细胞分为巴氏 Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级。

2009 年,宫颈癌和乳腺癌“两癌”免费检查项目纳入国家重大公共卫生服务项目。据 2016 年的统计，仅在北京全市，共有 26 万人次进行了两癌筛查，检出宫颈癌及癌前病变 576 人，乳腺癌及癌前病变 173 人。

标本数量的剧增导致宫颈细胞学阅片人员匮乏，阅片数量压力大，阅片人员由于疲劳和技能水平及主观判读等因素造成敏感性降低。而深思考的 iDeepWise 全自动人工智能 TCT 宫颈癌辅助阅片系统，正好直达市场的痛点。

人工智能破解医疗领域痛点

深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司创始人兼 CEO 杨志明是中科院软件所机器学习、NLP、DL 人工智能方向博士，中科院大学 MBA，在人工智能领域有十余年的学研、从业经验。2015 年 8 月，杨志明博士创立深思考人工智能，专注于类脑人工智能与深度学习核心科技，致力于打造有情感的人工智能。

“情感计算是我们的独特优势，也是重点研发的方向。基于多模态感知的深度神经元网络建立情感计算的模型，我们希望能使冰冷的机器更加人性化、更有温度，在充分感知环境，如人的情感、言辞等情况下，更智能地和环境进行交互。”杨志明告诉记者，iDeepWise 全自动人工智能 TCT 宫颈癌辅助阅片系统可以帮助医生进行癌症筛查，“人工筛查耗费人力，另外工作多也会由于疲劳而出现失误，机器的好处就是将有健康问题的影像范围缩小，使它达到一个小的数量级，然后医生再去确认”。

据介绍，iDeepWise 全自动人工智能 TCT 宫颈癌辅助阅片系统可在 100 秒内完成单张涂片的阅片，适配国内多种制片方法，其中鳞状上皮细胞异常敏感性约为 98.4%，特异性约 99.77%，腺细胞异常敏感性约为 93.4%，特异性接近 90%。与国外其它的玻片扫描影像分析系统相比能给出更加细粒度的阅片结果，可明显降低阅片医生的后期判读负担，是国内目前唯一能够识别腺细胞异常的宫颈癌筛查AI产品。根据 2017 年 6 月 Herlev 数据集测试结果，深思考人工智能在细胞类别分类精度达到 99.3%，该成绩比美国国立卫生研究院高 1%，特异性同样高 1%，敏感性高 1.5%。

医疗开始步入融合创新阶段，人工智能被寄予厚望，当人工智能与医学结合，医学科学发展借步进了入加速道。医务人员的培养受制于周期长、成本高等特点。《2016 年中国卫生和计划生育事业发展统计公报》显示，医院卫生技术人员数同比增长 5.57%，低于诊疗人次 6.17%的增幅，供给跟不上需求的增加。深思考人工智能在此领域的前瞻性和创新成果顺应国情，将医生从繁重的重复性劳动中解决出来，降本增效，专注于更有价值的事情。

（本文转载自中关村导刊）