兰丁人工智能精准“揪”出早期癌细胞——“我看了一辈子肿瘤细胞，还没有机器人看得准”
原标题：兰丁人工智能精准“揪”出早期癌细胞——“我看了一辈子肿瘤细胞，还没有机器人看得准”11月8日，武汉兰丁智能医学股份有限公司人工智能云诊断中心，屏幕上细胞病理图片快速变幻，几十台人工智能癌细胞诊断机器人“兰丁”，正在从中寻找潜伏的宫颈癌细胞。
“短短几分钟，‘兰丁’就能完成一次容量达上万个细胞的标本筛查，并自动生成检测报告。”兰丁股份创始人孙小蓉说。
目前，该技术覆盖全世界4个国家，全国31省市，超过2000家医疗机构，已累计为上千万名妇女做了宫颈细胞病理检测。
1000多个参数比对找到“烂黄豆”
癌细胞筛查，好比在一盆黄豆中找出烂黄豆。传统的病理学方法是人工挑拣，即一颗颗挨个看。
“一个经验丰富的病理医生，一天最多看100张细胞玻片。中国有3亿适龄妇女需要做宫颈癌筛查，仅靠病理医生是远远不够的。”孙小蓉说。
而且，病理医生通过显微镜肉眼观测，主要是做主观比较，看细胞核是否变大变深了，颗粒是否均匀，一些早期变化不明显的病变细胞容易漏掉。
通过大数据技术，孙小蓉将医学界几十年积累的宫颈癌人工诊断经验归纳为数据和算法模型，让“兰丁”拥有“火眼金睛”，能够从数字化图像里找到癌细胞的踪迹，实现完全自动化的诊断。
“我们积累了上千万例宫颈癌细胞样本，常见的癌细胞特征和数据都存在库里，有1000多个参数，待检的标本拿过来，用机器对比一下就可知结果。”孙小蓉说，基于目前业务需求，“兰丁”每天至少诊断3万例样本，相当于300名医生一天的工作量。
机器人筛查的准确度如何？在2017年举办的一场联合国医疗卫生产品采购论坛上，孙小蓉请来5名全球知名细胞病理专家，与机器人“兰丁”进行比赛。
经过20分钟角逐，最终“兰丁”的诊断结果与5名专家诊断结果完全一致。“我看了一辈子肿瘤细胞，还没有机器人看得准。”一位美国老教授感叹。
首开技术先河挽救近6万人生命
孙小蓉，是地地道道的武汉人。从武汉同济医学院硕士毕业后，到国外留学。回国后，孙小蓉创办兰丁肿瘤早期诊断检测中心，开始推广肿瘤人工智能检测技术。
“困难时，只能在家中搞实验，厨房是实验室，客厅是操作台，满屋子都是实验设备。”经过多年攻坚克难，具有自主知识产权的全球首台人工智能癌细胞诊断机器人“兰丁”，最终研制成功。
当时，国内的医生对此项技术还心存疑虑，觉得“不靠谱”。2001年，武汉市汉南区200多名育龄妇女参加筛查，“兰丁”当即发现了4个早期宫颈癌患者，由于争取到了宝贵的治疗时间，患者全部成功治愈。自此，“兰丁”声名大振。
2016年，兰丁建立了宫颈癌筛查诊断云平台，首开利用人工智能及大数据云计算平台进行癌细胞病理筛查的先河。
展开全文2017年开始，兰丁技术被应用于湖北省“两癌”筛查项目。“兰丁”在国内31个省市和巴基斯坦等“一带一路”国家也得到广泛应用，累计为上千万名妇女做了宫颈癌病理检测，因癌前病变早发现早治疗而挽救了近6万人的生命。
全球人工智能技术最大规模人群应用
在兰丁5G+AI细胞病理云诊断平台上，记者看到，这里汇集了全国各地几百万份肿瘤细胞筛查样本。
原来，兰丁在各地有几百台细胞病理终端扫描设备，与“兰丁”所在的宫颈癌筛查云诊断平台相连接，设备将采集到的细胞图像传送过来，“兰丁”足不出户就能为各地妇女做检查。
偏远地区的农村妇女，无需因取样、收取报告、分析报告而多次前往医院，在家中用手机即可查看报告。这些上传到云平台的报告，一旦发现异常，全球10多个国家的几百名专家可以进行会诊。
“中国拥有世界上最大的妇女群体，特别是广大农村，医疗资源相对匮乏，我希望通过‘兰丁’，让农村妇女也能享受到先进的医疗技术。”孙小蓉说。
今年8月，湖北省启动2022-2024年城乡适龄妇女宫颈癌免费筛查项目，兰丁作为该项目的唯一检测机构，将为全省1267万名适龄妇女做宫颈癌筛查，这也是迄今为止全球人工智能技术最大规模的人群应用。
目前，兰丁正在开展利用人工智能技术，进行宫颈癌、肺癌、口腔癌、膀胱癌、胃癌、甲状腺癌等其他领域筛查的应用。
（湖北日报全媒记者刘洁通讯员田瑶林耿莎）
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责任编辑：兰丁人工智能精准“揪”出早期癌细胞——“我看了一辈子肿瘤细胞，还没有机器人看得准”
11月8日，武汉兰丁智能医学股份有限公司人工智能云诊断中心，屏幕上细胞病理图片快速变幻，几十台人工智能癌细胞诊断机器人“兰丁”，正在从中寻找潜伏的宫颈癌细胞。
“短短几分钟，‘兰丁’就能完成一次容量达上万个细胞的标本筛查，并自动生成检测报告。”兰丁股份创始人孙小蓉说。
目前，该技术覆盖全世界4个国家，全国31省市，超过2000家医疗机构，已累计为上千万名妇女做了宫颈细胞病理检测。
1000多个参数比对找到“烂黄豆”
癌细胞筛查，好比在一盆黄豆中找出烂黄豆。传统的病理学方法是人工挑拣，即一颗颗挨个看。
“一个经验丰富的病理医生，一天最多看100张细胞玻片。中国有3亿适龄妇女需要做宫颈癌筛查，仅靠病理医生是远远不够的。”孙小蓉说。
而且，病理医生通过显微镜肉眼观测，主要是做主观比较，看细胞核是否变大变深了，颗粒是否均匀，一些早期变化不明显的病变细胞容易漏掉。
通过大数据技术，孙小蓉将医学界几十年积累的宫颈癌人工诊断经验归纳为数据和算法模型，让“兰丁”拥有“火眼金睛”，能够从数字化图像里找到癌细胞的踪迹，实现完全自动化的诊断。
“我们积累了上千万例宫颈癌细胞样本，常见的癌细胞特征和数据都存在库里，有1000多个参数，待检的标本拿过来，用机器对比一下就可知结果。”孙小蓉说，基于目前业务需求，“兰丁”每天至少诊断3万例样本，相当于300名医生一天的工作量。
机器人筛查的准确度如何？在2017年举办的一场联合国医疗卫生产品采购论坛上，孙小蓉请来5名全球知名细胞病理专家，与机器人“兰丁”进行比赛。
经过20分钟角逐，最终“兰丁”的诊断结果与5名专家诊断结果完全一致。“我看了一辈子肿瘤细胞，还没有机器人看得准。”一位美国老教授感叹。
首开技术先河挽救近6万人生命
孙小蓉，是地地道道的武汉人。从武汉同济医学院硕士毕业后，到国外留学。回国后，孙小蓉创办兰丁肿瘤早期诊断检测中心，开始推广肿瘤人工智能检测技术。
“困难时，只能在家中搞实验，厨房是实验室，客厅是操作台，满屋子都是实验设备。”经过多年攻坚克难，具有自主知识产权的全球首台人工智能癌细胞诊断机器人“兰丁”，最终研制成功。
当时，国内的医生对此项技术还心存疑虑，觉得“不靠谱”。2001年，武汉市汉南区200多名育龄妇女参加筛查，“兰丁”当即发现了4个早期宫颈癌患者，由于争取到了宝贵的治疗时间，患者全部成功治愈。自此，“兰丁”声名大振。
2016年，兰丁建立了宫颈癌筛查诊断云平台，首开利用人工智能及大数据云计算平台进行癌细胞病理筛查的先河。
2017年开始，兰丁技术被应用于湖北省“两癌”筛查项目。“兰丁”在国内31个省市和巴基斯坦等“一带一路”国家也得到广泛应用，累计为上千万名妇女做了宫颈癌病理检测，因癌前病变早发现早治疗而挽救了近6万人的生命。
全球人工智能技术最大规模人群应用
在兰丁5G+AI细胞病理云诊断平台上，记者看到，这里汇集了全国各地几百万份肿瘤细胞筛查样本。
原来，兰丁在各地有几百台细胞病理终端扫描设备，与“兰丁”所在的宫颈癌筛查云诊断平台相连接，设备将采集到的细胞图像传送过来，“兰丁”足不出户就能为各地妇女做检查。
偏远地区的农村妇女，无需因取样、收取报告、分析报告而多次前往医院，在家中用手机即可查看报告。这些上传到云平台的报告，一旦发现异常，全球10多个国家的几百名专家可以进行会诊。
“中国拥有世界上最大的妇女群体，特别是广大农村，医疗资源相对匮乏，我希望通过‘兰丁’，让农村妇女也能享受到先进的医疗技术。”孙小蓉说。
今年8月，湖北省启动2022-2024年城乡适龄妇女宫颈癌免费筛查项目，兰丁作为该项目的唯一检测机构，将为全省1267万名适龄妇女做宫颈癌筛查，这也是迄今为止全球人工智能技术最大规模的人群应用。
目前，兰丁正在开展利用人工智能技术，进行宫颈癌、肺癌、口腔癌、膀胱癌、胃癌、甲状腺癌等其他领域筛查的应用。
（湖北日报全媒记者刘洁通讯员田瑶林耿莎）
【责任编辑:杨威】人工智能助力癌细胞活体检测
图片来自：http://www.livescience.com/
2016年6月23日/生物谷BIOON/--随着人工智能技术的快速崛起，基于人工智能的癌症筛选也获得了长足的进步。科学家们利用人工智能技术，可以高效区分出普通的健康细胞和癌变的细胞，其准确率不亚于一个专业训练的病原学专家。
在过去的近一白年间，研究人员和医生们检测人体病原体的方法并没有太大的变化。通过获取样品，在显微镜下进行镜检，需要在成千上万的细胞中，找到那么几个被感染的细胞或者癌变的细胞，或者直接发现视野中的病原体。这个过程需要大量的体力劳动和机械性的工作，同时，检测的精度和准确率也并不理想。然而，现在情况开始出现了变化。
今年四月份，在捷克首都布拉格举行的国际生物医学成像国际研讨会上，一组来自哈佛大学的科学家们，展示了他们最新的研究成果。该研讨会组织了一次利用计算机模型来进行病理检测的竞赛。组织者们选择的病理活体组织检测基于前哨淋巴结活检。哈佛大学组的基于机器学习模型的分辨方法，可以在人类乳腺癌细胞组织中，成功区分开正常的组织细胞和乳腺癌细胞，其分辨的成功率达到了惊人的92%，远超出其他的机器学习模型。然而人类依然有着天然的优势。病原学专家进行活体组织检测，可以区分开正常组织细胞和癌细胞，其准确率则高达96%。在该研讨会上，来自哈佛大学的研究人员还展示了机器学习的人工智能模型与人类专家的协作，在组织细胞活体检测上面能够有99.5%的准确率。
机器学习模型已经在各个方面得到了应用，生物医学领域也逐渐有更多的“会学习的机器”参与。今年四月的这次国际生物医学成像国际研讨会就旨在促进研究者们更多地关注人工智能在生物医学领域的应用。虽然目前来说，人工智能模型对于癌细胞的检测没有能够到达100%，但是其效率惊人，如果能够和人类配合，检测的精度和速度将会比传统方法提高很多，或许机器终将逐步取代人类。但是，哈佛大学的AndrewBeck博士指出，虽然机器学习和深度学习技术会让人的工作越来越少，但是传染病学专家和病理学专家仍有用武之地，因为机器学习模型需要人类的帮忙来完成学习过程。（生物谷Bioon.com）
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生物谷推荐原文：
AIBoostsCancerScreenstoNearly100PercentAccuracy
BJU Int：人工智能提高膀胱癌细胞学检测性能
尿脱落细胞学检查是膀胱癌诊断和随访的一种非侵入性方法。但由于病理学家检查者的依赖性，这种方法存在敏感性低、重复性不足的问题，尤其是低等级肿瘤。膀胱镜检查是检查的金标准，但重复进行时患者认为其具有攻击性。
最近，有研究人员调查了人工智能（AI）改善脱落细胞学的情况。
研究是一项全国性的前瞻性多中心试验（14个中心），包括了1360名患者，共分为两组。第一组包括不同组织学等级和阶段的膀胱癌诊断，第二组包括基于膀胱镜和细胞学阴性结果的对照患者。VISIOCYT1试验第一步的重点是算法的开发，第二步是验证该算法。第一步共纳入598名患者，449名为膀胱肿瘤患者（219名高等级和230名低等级），149名作为阴性对照。
结果表明，VisioCyt检测与细胞学检测相比，总体灵敏度得到了很大提高，分别为84.9%和43%。对于高等级肿瘤，VisioCyt测试的灵敏度为92.6%，而泌尿病理学家的灵敏度为61.1%。关于低等级肿瘤，VisioCyt测试的敏感性为77%，而泌尿系统病理学家为26.3%。
最后，研究人员指出，与常规细胞学检查相比，第一阶段的VISIOCYT1结果在灵敏度方面有非常明显的进步。对于低等级肿瘤尤其明显。如果验证队列证实了这些结果，就可以将VisioCyt测试视为病理学家非常有用的辅助手段。此外，该测试是基于人工智能的软件，随着更多数据的收集，它会变得越来越高效。
原始出处：
ThierryLebret，GéraldinePignot，MarcColombeletal.Artificialintelligencetoimprovecytologyperformancesinbladdercarcinomadetection：resultsoftheVisioCytassay.BJUInt.Mar2021
人工智能助力癌细胞活体检测
随着人工智能技术的快速崛起，基于人工智能的癌症筛选也获得了长足的进步。科学家们利用人工智能技术，可以高效区分出普通的健康细胞和癌变的细胞，其准确率不亚于一个专业训练的病原学专家。
在过去的近一白年间，研究人员和医生们检测人体病原体的方法并没有太大的变化。通过获取样品，在显微镜下进行镜检，需要在成千上万的细胞中，找到那么几个被感染的细胞或者癌变的细胞，或者直接发现视野中的病原体。这个过程需要大量的体力劳动和机械性的工作，同时，检测的精度和准确率也并不理想。然而，现在情况开始出现了变化。
今年四月份，在捷克首都布拉格举行的国际生物医学成像国际研讨会上，一组来自哈佛大学的科学家们，展示了他们最新的研究成果。该研讨会组织了一次利用计算机模型来进行病理检测的竞赛。组织者们选择的病理活体组织检测基于前哨淋巴结活检。哈佛大学组的基于机器学习模型的分辨方法，可以在人类乳腺癌细胞组织中，成功区分开正常的组织细胞和乳腺癌细胞，其分辨的成功率达到了惊人的92%，远超出其他的机器学习模型。然而人类依然有着天然的优势。病原学专家进行活体组织检测，可以区分开正常组织细胞和癌细胞，其准确率则高达96%。在该研讨会上，来自哈佛大学的研究人员还展示了机器学习的人工智能模型与人类专家的协作，在组织细胞活体检测上面能够有99.5%的准确率。
机器学习模型已经在各个方面得到了应用，生物医学领域也逐渐有更多的“会学习的机器”参与。今年四月的这次国际生物医学成像国际研讨会就旨在促进研究者们更多地关注人工智能在生物医学领域的应用。虽然目前来说，人工智能模型对于癌细胞的检测没有能够到达100%，但是其效率惊人，如果能够和人类配合，检测的精度和速度将会比传统方法提高很多，或许机器终将逐步取代人类。但是，哈佛大学的AndrewBeck博士指出，虽然机器学习和深度学习技术会让人的工作越来越少，但是传染病学专家和病理学专家仍有用武之地，因为机器学习模型需要人类的帮忙来完成学习过程。
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