2025-02-16 17:30
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来自显而易见公司
在日本数字病理研究学会年会上，奥林巴斯宣布了一项正在进行的联合研究项目的结果，该项目旨在创建一种基于人工智能的病理诊断工具，有可能简化病理学家的工作量。该诊断工具对所有胃活检病理标本的敏感性达到100%，特异性达到50%或以上。
病理学家的持续短缺导致了对基于人工智能的病理诊断工具的需求。奥林巴斯通过其创新办公室于2017年开始与日本的Kure医疗中心和Chugoku癌症中心合作，开发一种基于人工智能的病理诊断工具。在初始测试阶段，人工智能使用368张胃活检病理切片图像进行训练。
第二阶段的研究于2020年11月开始，将诊断工具扩展到日本的六家医院，目的是验证人工智能工具的多功能性并提高其准确性。具体来说，重要的是要测试该工具是否正确地工作在不同厚度和颜色的病理切片上。
该项目的目标是在2023年之前提供可以协助病理学家的人工智能病理诊断软件。
基于人工智能的病理工具使用优化的卷积神经网络(CNN)来分析病理图像。该技术使该工具能够在图像中识别腺癌与非腺癌组织。一旦人工智能接受了训练，就会使用来自参与研究的六家机构的1200张病理整张幻灯片图像对其进行测试。人工智能将每张图像分类为腺癌或非腺癌。人工智能工具能够对所有六个设施的载玻片达到100%的灵敏度和50%或更高的特异性。结果的稳健性将使奥林巴斯能够在未来追求人工智能工具的商业化。
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