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AI 辅助宫颈癌筛查技术全球居首,守护者的力量来源是?

发布于: 2021 年 03 月 09 日

宫颈癌,是常见的妇科恶性肿瘤。宫颈癌发病率在妇科恶性肿瘤中仅次于乳腺癌,但同时也是医学界公认的病因明确,预防有疫苗。且早期治愈率高的病症!病理形态学诊断被医学界公认为疾病诊断的“金标准”。


目前,我国宫颈癌筛查的适龄妇女人群超过 3.5 亿人,即使以 3-5 年进行一次筛查的标准来衡量,筛查水平仍然远远未能达到要求。除了观念普及程度有所欠缺之外,更重要原因是细胞病理医生的稀缺,处理样本的能力遇到瓶颈,从而制约宫颈癌筛查的进一步推广。


金域医学病理专家团队与华为云 AI 团队合作,首次基于病理形态学,训练出宫颈癌筛查模型。该模型在排阴率高于 60%的基础上,阴性片判读的正确率高于 99%,同时,阳性病变的检出率超过 99.9%。这是目前国际上已公布的 AI 辅助宫颈癌筛查的最高水平。通过 AI 辅助,每例病理判读仅需 36 秒,是人工判读的 10 倍。



取得如此重大的突破,金域医学的专业能力和华为云的 AI 能力不可或缺。此次重大突破,正是 AI 与专家经验场景有效结合的证明。



华为云一站式 AI 开发平台 ModelArts,是面向开发者的一站式 AI 开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式 Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。在本次模型构建中,华为云 AI 开发平台 ModelArts 从标注、训练模型、图片判断、推理等方面为 AI 模型的训练和应用提供了坚实的基础。


模型训练精度提高需要大量数据,传统数据标注需要人员手动标注处理,面对大量数据,不仅花费高额人力成本,更需要巨量数据处理时间,项目开发迟滞不前。医学领域数据标注则更为特殊,必须专业人士进行标注,这就更加大了模型落地的难度。借助 AI 开发平台 ModelArts 对已经上传到云端的海量图像块进行半自动化标注,大大节省了病理医生标注的时间和精力。


而基于超大算力 AI 平台底座,资源调度灵活的高性能 AI 计算,为模型训练提供了基础保障与支持,通过业内领先不断优化的深度学习技术,助力金域医学最终训练出精准、高效的 AI 辅助宫颈癌筛查模型。


作为一站式 AI 开发平台,ModelArts 具备无门槛易上手、可视化、自动化模型生成的优点,对新人用户非常友好。近期 ModelArts 新品首发特惠,为准备步入 AI 的开发者与 AI 深度开发者们准备一整套福利:


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发布于: 2021 年 03 月 09 日阅读数: 39
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