人工智能“指纹识别”对抗难以检测的癌症
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像胶质母细胞瘤这样难以检测的癌症存活率只有个位数，但要及早治疗，需要复杂的技术来检测、治疗和监测。对于这一类的病症，早期的检查十分重要，因此Reveal Surgical正致力于通过其新的基于人工智能的Sentry(哨兵)技术来改变这一现状，该技术利用人工智能和拉曼光谱的结合，为其他不可见的肿瘤提供实时组织诊断。
拉曼光谱是利用激光的光散射来探测材料的分子结构和组成。在这个案例中，材料是人体组织。Reveal Surgical公司的首席执行官克里斯•肯特(Chris Kent)解释说，该公司使用拉曼光谱(一种光学、非侵入性成像技术)为不同类型的肿瘤生成独特的“指纹”，允许医生对组织样本进行指纹鉴定，并通过Reveal的软件将其与记录的肿瘤进行比较。
通过拉曼光谱，Reveal设计了一台癌症“指纹”检测仪，并在人工智能系统中建立了相应的指纹数据库。这样就能够为医生提供检查中遇到的肿瘤的实时分子数据。
Reveal表示，他们收集了数百名患者和许多不同组织的数千个指纹。然后，Reveal利用这些指纹构建了一个预测AI分类器——当然，随着时间的推移，随着系统采集和处理的指纹越来越多，分类器的准确率也越来越高。
现在，当外科医生检查可疑组织时，他们检测到的‘指纹’将通过指纹数据库比对。人工智能能够筛选从五种不同癌症类型中获得的超过1.4万份测量数据，并告诉你某样东西是不是癌症。
该分类器能够实时识别难以发现的癌组织，这可以使外科医生在手术过程中切除更多的癌组织。
现在，Reveal专注于识别那些非常难以检测(由于脑部手术和成像的侵袭性和复杂性)和危险的脑癌(就像前面提到的胶质母细胞瘤)。但该公司表示，这项技术是未知的，他们正在探索Sentry技术在前列腺癌、肺癌和妇科方面的应用，Reveal公司的网站也提到了这项技术在乳房组织分析方面的可能应用。
Sentry的工作是帮助引领下一波数据驱动的手术。人工智能的美妙之处在于它是一种有效的协作。它不断收集数据，并从每一位使用过它的外科医生的经验中获益。不过目前，“哨兵”工具仅供检查使用。
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