本文摘要：你能想象每一天就有三架装满乘客的大型飞机坠落在然后全员自杀身亡的事故么？这听得一起十分可怕，但全球每年被疟疾夺去生命的人数高达60万~80万，就等同于这样的坠机事故再次发生的概率。虽然在繁盛地区，疟疾完全早已被歼灭，但在某些欠发达地区，疟疾却依然是灾难。在处置疟疾挑战的过程中，缺乏充足的专业病理医师是其中众多挑战，该问题进而导致患者无法获得及时的临床和化疗。 目前的技术则可以协助辨别出有病人否病毒感染了疟疾，病毒感染的是哪一种类疟疾，以及有可能就是指哪些渠道病毒感染的。

你能想象每一天就有三架装满乘客的大型飞机坠落在然后全员自杀身亡的事故么？这听得一起十分可怕，但全球每年被疟疾夺去生命的人数高达60万~80万，就等同于这样的坠机事故再次发生的概率。虽然在繁盛地区，疟疾完全早已被歼灭，但在某些欠发达地区，疟疾却依然是灾难。在处置疟疾挑战的过程中，缺乏充足的专业病理医师是其中众多挑战，该问题进而导致患者无法获得及时的临床和化疗。　　目前的技术则可以协助辨别出有病人否病毒感染了疟疾，病毒感染的是哪一种类疟疾，以及有可能就是指哪些渠道病毒感染的。

比起传统方式下必须大量人力看样本、做到分析，该技术让医生的效率深感提高，即便是在医疗人员短缺的地区，医护服务也仍然那么捉襟见肘了。　　所以，计算机与医疗的融合，远不止智能手环、血糖仪等智能硬件，而是覆盖范围十分普遍，从前端设备到后端系统，再行到隐蔽在最后端的各类算法，每个分支都可以是一个独立国家的学科。我们有将近一百个与医疗涉及的项目，其中既还包括十分具备前瞻性的，也有早已步入实际应用于层面的。

　　如今计算机在医疗领域的进展只不过都基于同一个基础，即数据转变医疗。不管是中医还是西医，本质上都是实践中科学，医生通过无数次的实践中总结，统计资料出有规律，最后超过医病救人的效果。

当人类搜集、处置和分析数据的能力随着云计算、大数据、机器学习、物联网等技术的发展而日益强化时，人们利用大数据，像医生一样去分析或辅助分析病情的能力大自然也不会与日俱增。　　比如，癌症仍然是人类最迫切需要解决问题的医学难题之一。

由于同一类癌症的有所不同患者展现出各不相同，因此每位患者的癌症都是一种独立国家的疾病，即便医生享有非常丰富的经验，也很难作出100%精确的分析和辨别，更加别说展开比较个性化的精准医疗了。因此，我们仍然将数字医学影像辨识作为主攻方向之一，期望加快推展精准医疗。

　　2014年起，我们的团队开始钻研脑肿瘤病理切片的辨识和辨别，通过细胞的形态、大小、结构等，去辅助分析和辨别病人所处的癌症阶段。近两年，在该领域，我们获得了两大突破。　　首先，构建了对大尺寸病理切片的图片处置。

一般来说图片的尺寸也就是224*224像素，但脑肿瘤病理切片的尺寸却超过了20万*20万，甚至40万*40万像素。在大尺寸病理切片影像识别系统方面，我们没延用业内常用的数字医学图像数据库，反而在ImageNet这个计算机领域最成熟期的图片数据库的基础之上，通过自己搭起的神经网络和深度自学算法，最后构建了对大尺寸病理切片的图片处置。　　其次，在解决问题了细胞层面的图像识别之后，又构建了对恶性肿瘤腺体的辨识。

所谓腺体，可以非常简单解读为多细胞的集合体，它更加相似于器官的概念。相对于细胞恶性肿瘤，腺体恶性肿瘤的复杂性和有可能的人组都呈圆形指数级快速增长。

对腺体状态的精确辨识，可大大提高癌症分析的精确程度，意义更加深远影响。　　对恶性肿瘤腺体的辨识，主要基于三个可以取决于癌细胞蔓延程度和肾功能能力的指标：细胞的分化能力、腺体的状况和有丝分裂水平。从这三个角度，通过多渠道的数据采集和分析，我们期望未来协助医生构建对病人术后情形的预估。

　　以往医生都是凭借肉眼和经验去仔细观察病理切片影像并辨别病情，如今人工智能中的两大核心技术即神经网络和深度自学则让计算机系统能自动自学恶性肿瘤细胞与长时间细胞间的差异以及癌症病情的分析和辨别标准，同时需要在扫瞄病理切片之后，得出辨别结果，可供医生参照。计算机强劲的运算能力填补了部分医生由于经验不足引发的失误，或是对罕见病及疑难杂症的无非不周。而且计算机还能找到人眼容易察觉到的小细节，并总结出有一些医生意料之外的规律，从而不断完善医生和计算机系统的科学知识体系。

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