美國國防部周一(9/18)宣布,由旗下國防創新部門(Defense Innovation Unit,DIU)所執行的預測健康(Predictive Health,PH)專案,已與Google、Jenoptik及其它美國聯邦組織合作,計畫開發人工智慧(AI)原型機並進行現場部署,以協助醫療專家轉型並改善軍事醫療保健,而今年夏天便可望提供可用來協助診斷癌症的擴增實境顯微鏡(Augmented Reality Microscope,ARM)供政府機關購買與測試。
圖片來源_美國國防部
DIU指出,美國國防部每年花在癌症治療上的預算為17億美元,且該數字仍持續成長中,目前疑似癌症的最終評估,或是罹癌與否的最終診斷,都是來自於病理學家,而現階段對活檢樣本進行顯微鏡檢查的診斷流程,既耗時又容易出錯,再加上有資格進行相關評估的專家數量也在下滑,因此,PH專案自2020年啟動後,便利用4種新的機器學習演算法,來辨識數位化病理切片中的癌症。
PH專案的初期研究結果顯示,諸如擴增實鏡顯微鏡等AI技術,具備了提高癌症檢測之準確性及效率的潛力。與未經輔助的病理學家相較,在AI與機器學習(ML)的輔助下,於淋巴結活檢數位化切片上識別微轉移的準確性、靈敏及速度都更高。
此外,除了乳癌之外,新的AI與ML模型也展現了檢測攝護腺癌的高度預測能力。
PH專案中的擴增實境顯微鏡所使用的4種AI模型,即是由Google根據DIU所提供的資料進行訓練,可用來辨識乳癌、子宮頸癌、攝護腺癌及有絲分裂,至於顯微鏡模組,則是由德國光子學技術業者Jenoptik所生產。
圖片來源_美國國防部
DIU指出,醫生使用顯微鏡已有百年歷史,但由於資料量過於龐大,全數位化的顯微鏡卻相對落後,ARM等於是顯微鏡領域的自駕車,它不需要把所有資料都傳至雲端,而得以在實驗室、甚至是離線的狀態下即時作出推論。顯微鏡可將演算法的推論即時疊加至顯微鏡的視野及附近的螢幕上,以協助病理學家進行判斷。
迄今PH專案已製作出13個ARM原型機,並供不同背景的病理學家進行實驗與測試,再藉由反饋的資料來改善AI模型,以強化ARM的能力。此外,DIU團隊也正與Jenoptik合作,打算透過美國聯邦總務署(General Service Administration,GSA)來出售ARM予美國政府機關以供研究,根據《CNBC》的報導,一臺ARM的價格約介於9萬至10萬美元之間。
與ARM相關的論文在2019年便已出版,Google亦於今年開源了ARM的文件及所有驅動程式。
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