日本研究人員借助人工智能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發布公報介紹，分辨早期胃癌與胃炎并不容易，專科醫生也未必能通過內窺鏡圖像作出準確判斷。為此，該機構研究人員和日本國立癌癥研究中心的研究人員決定利用人工智能深度學習技術來識別早期胃癌圖像。

計算機深度學習通常需要數十萬至數百萬張圖像用作學習數據。由于大量收集早期胃癌的高質量圖像較為困難，研究人員選取了早期胃癌圖像和正常圖像各大約100張，并對其進行隨機截取和數據擴展處理，生成了大約36萬張圖像。

計算機深度學習大量圖像數據后，研究人員用約1萬張未用于學習的圖像進行測試，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，計算機在深度學習后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于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。

而最近，在CogX會議上——英國最有影響力和最重要的人工智能會議之一——醫療保健成為熱議主題。從診斷到治療，醫學已經從機器學習(人工智能的一個子集)中獲益匪淺，但這僅僅還停留表層。隨著越來越多的數據可用——以及更先進的計算機和科學——我們開始看到一種轉變正在發生。電腦在診斷阿爾茨海默病、肺炎、皮膚癌和眼疾等疾病方面正變得越來越好(或已經更好了)，并且電腦可以診斷的疾病類型也變得越來越多了。這是否意味著你可以不用去醫院就醫，而是可以直接利用Alexa來看病?回答是“不”。雖然科學和媒體一直圍繞這個話題爭論不休,但是只有通過像美國NHS,MHRA和FDA這樣的組織和監管機構同意測試是有效的,這些技術才可以在醫院中獲采用。這樣的話，將會節省一大筆開支成本,但還要考慮其他因素如再培訓和一些比如“如果機器在疾病診斷方面表現更加，那么醫生要扮演一個怎樣的角色?”這種更大的問題。

Jack Kriendler醫生(Centre for Health and Human Performance 的創始人)，對這項技術持樂觀態度，并且相較于人類醫生，他更信任人工智能;“我如今更愿意相信計算機科學家和數據科學家，他們會告訴我如何治療像癌癥這樣的疑難雜癥，而我的腫瘤同行們卻不會。”

盡管數以十億計的人投入到對抗這種疾病的研究中，我們卻幾乎沒有這方面取得任何進展，盡管與化療和放射治療相比，靶向治療所產生的副作用更少。毫無疑問，如果沒有癌癥，世界將會變得更美好，但大型制藥公司卻不會，當癌癥“治愈”后，這些將會損失數十億美元。會損失多少億呢?雖然數字各不相同，但根據艾美仕醫療信息研究所(IMS Institute for Healthcare Informatics)的數據，2015年全球癌癥藥物的支出約為1,070億美元，到2020年這個數字將增至1,500億美元。

雖然沒有人站出來說大型制藥公司正在阻礙人工智能治療癌癥的進程，但這樣做對大型制藥公司來說是有商業意義的。管理咨詢公司麥肯錫預計，僅通過研發，大型制藥公司每年就能利用人工智能創造超過1000億美元的收入。換句話說，人工智能是大型制藥公司的未來，但倫理和智慧需要攜手并進。AIKON(前稱為Founder of Genia)的聯合創始人Stefan Roever解釋了大型制藥公司遲遲不投資人工智能領域的原因：大型制藥公司喜歡當前的制度，因為這使他們處于食物鏈的頂端，并使初創企業處于最底層。

Repositive.io(一家基因組數據公司)的創始人兼首席執行官Fiona Nielsen認為人工智能治療癌癥的方法還不成熟，但如果有人類參與進來，則是有可能實現的;“要想找到真正的治療方法，重要的是要提供進行新研究所需的數據。”目前已經有很多聰明的算法，很多聰明的研究人員和臨床醫生;發現的速度將取決于獲取數據可用性的速度。這需要公眾共同的努力來貢獻他們的健康數據以促進新的發現：如果你有疾病，那就參加臨床試驗;如果你是健康的，請把你的數據貢獻給控制研究。Hugh Harvey醫生(致力于更快識別乳腺癌)同意：算法是一種新藥品。我們需要一個全新的醫學進展。”

Nielsen對人類的能力缺乏信心，并且相信大型制藥公司將利用人工智能來降低藥物發現的成本(成本一直在穩步攀升，但產出幾乎沒有增加)。“我們需要使藥物的研究過程民主化。由于在硅酸鹽中發現藥物的機制是廣泛可用的，而且獲取數據變得更容易，因此民主化將獨立于大型制藥公司適應其內部流程的速度。我預計，大部分藥物研究渠道將被合同研究機構和獨立的專業藥物發現公司接管，而不是由大型跨國公司進行。

所以…人工智能可以根除癌癥嗎?現在,還沒有。未來可能嗎?多虧了納米技術、人工智能和其他日新月異的技術，治理癌癥的研究進展良好，但又確實存在問題。理解、信任和市場的力量——每一個都將會對技術的發展和采用產生影響。Apple Health、23andMe、MyFitnessPal以及可穿戴設備等平臺，都是醫療保健領域的巨大顛覆性力量，但大多數人尚未使用。谷歌的DeepMind和微軟的Hanover以及健康系統他們的職能正在發生轉變。我們正迅速從“無能無力的醫生”轉變為“有能力的人”——這是一種巨大的社會(和人口)轉變，對年輕的人口來說，這一轉變將迅速到來，而對那些傳統觀念根深蒂固的年長的人來說，這一轉變將很難。隨著監管機構與初創企業和大型制藥公司在新世界中開始發揮積極作用，未來10年將是緩慢實現這一目標的過程。