通過遺傳深度學習打造人工智能天使芯助力肺癌早期檢測

肺癌是世界上最常見也最致命的癌癥之一。被診斷出罹患肺癌的患者中，80%以上會在五年內離開人世，將近半數的患者在一年之內去世。

美國國立衛生研究院提供

初創公司Innovation DX聯合創始人H. Michael Park正在嘗試努力提高癌癥患者的生存率。Innovation DX是一家醫藥分析公司，創立于美國圣路易斯，該公司計劃于12月發布旗下第一款產品——由GPU加速的AI系統，該系統可通過簡單的胸部X光對早期肺癌進行檢測。

該產品最初將在美國以外的市場推出，同時Park和另一位聯合創始人Connor Monahan也在努力爭取美國食品藥物管理局（FDA）的批準。

Park表示：“當前，肺癌如此致命的原因通常是由于確診時間過晚。我們正在嘗試通過盡早發現癌變來挽救生命?！?/p>

肺癌為何如此危險

肺癌的癥狀通常是進入晚期無法治愈時才會顯露出來。根據《美國醫學協會》雜志上發表的一項研究，即使是每年進行胸部X光檢查，也很少能在早期發現疾病。美國肺臟協會（American Lung Association）稱，如果醫療人員能早日發現肺癌，患者的生存率將會提高三倍以上。

Park和Monahan二人決定要實現這一目標。

肺癌細胞分裂（美國國立衛生研究院提供）

極速求解

為實現這一目標，二人采用了一種名為“遺傳深度學習”（genetic deep learning）的技術，將深度學習和進化原理結合，訓練神經網絡來檢測肺癌存在與否。通過由美國國家癌癥研究所數據集的12000例確認病例的胸部X光，神經網絡學會了如何檢測疾病。

團隊使用了NVIDIA GPU、CUDA并行計算平臺，以及Python Caffe深度學習框架進行加速計算，并在AWS云端的Tesla GPU加速器上部署了推理模型。

“在CPU上運行需要40秒，而我們將時間縮短為3.41毫秒，且準確率能夠達到96％。換句話說，在蒼蠅煽動一次翅膀的時間里，Innovation DX的算法就能提供一次準確的結果?！盤ark說道，“但這并不意味著放射科醫生會失業，設計該系統的目的就是為了給放射科醫生提供輔助建議?！?/p>

Innovation DX正在與馬里蘭州的一家醫院和美國國立衛生研究院合作進行一項測試，將該系統與專業放射科醫生的診斷進行對比。該公司還計劃在測試版中增加CT掃描功能。Innovation DX也正在參與NVIDIA的初創加速計劃，該計劃旨在幫助那些正在利用人工智能和數據科學為行業帶來改變的創業公司。

降低誤診率

Park表示，肺癌只是Innovation DX的起步，他們的目標是借助AI更大規模地降低誤診率。Park患有囊性纖維化，而在他出生后的八個月里，病情一直沒有被發現。

他說：“我從小就知道身在醫院是怎樣的感受，而且誤診的代價我也親身經歷過。這讓我開始思考，如果醫生能夠擁有第二雙眼睛該有多好?！?/p>

18歲時他便和Monahan決定將學到的計算機科學和機器學習相關知識活學活用，來改善醫療保健行業。

他說：“雖然我可能不懂醫藥，但算法懂?！?/p>