过去几年，人工智能与深度自学正在较慢转变整个世界。在医疗身体健康领域，用作疾病诊断和病理分析的人工智能层出不穷。作为人工智能的先驱者与领军者之一，谷歌大自然会错失这一正在蓬勃发展的新方向。

近日，来自谷歌、谷歌大脑与Verily公司的科学家们研发出有了一款能用来临床乳腺癌的人工智能，它的展现出甚至多达了专业的病理学家。▲谷歌的博客上第一时间刊出了这则新闻（图片来源：谷歌）人工临床的局限许多疾病的临床依赖病理学家对于的组织切片的分析，这也沦为了疾病诊断的黄金标准。

对乳腺癌患者来说，病理学家将用显微镜镜检的方法，仔细观看乳腺旁的淋巴结，找寻肿瘤的痕迹。根据镜检的结果，病理学家将告诉他患者乳腺癌所处的阶段，以及肿瘤否再次发生移往。这些分析必要要求了患者要采行的化疗手段与疾病管理方法。据估计，全美每年有23万乳腺癌患者必须拒绝接受这样的临床，倾听医生对她们命运的宣判。

▲你能从这张切片中，寻找哪些是肿瘤，哪些是长时间的组织，哪些是看上去很像肿瘤的长时间的组织吗？（图片来源：谷歌）然而，这样一个不足以影响生命的环节，却具有相当大的先天不足。首先，人工临床很更容易错误。许多研究人员找到，即便是对于同一名病人，有所不同病理学家得出的临床也往往不会有相当大有所不同：一篇2015年的论文找到，有所不同病理学家对乳腺癌临床的完全一致亲率只有75．3％。

在某些异型乳腺癌中，临床的完全一致率竟上升到了48％，严重不足一半。可想而知，不少患者面对着复发的风险，这也毫无疑问让正在与死神长跑的患者绕行了弯路，使病情雪上加霜。

其次，尽管病理学家并非尽善尽美，要培育出有这样一名人才却毕竟一朝一夕之功。在经过基础的医学院自学后，这些专家必需经过数年的训练，才能掌控充足的经验，学会分析病理切片的技巧。在医疗资源严重不足的地区，想获得临床，都是一种奢望。科学家们回应，这两大先天不足的背后，具有一个联合原因——这些病理学家必须处置的信息过于多了。

对于分开一名患者来说，这些切片的数量就好比一张，而每一张切片在显微镜下都所含数百亿个像素。这是一个什么样的概念呢？谷歌的一则报导为我们做到了一个比方。假设我们有1000张所含数千万像素的高清照片，你要有能力分辨这1000张照片中，哪一个像素有可能出有了问题。

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