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自從人工智能(AI)戰(zhàn)勝圍棋冠軍后，各界對于AI深度學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域應(yīng)用的期望越來越高。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，醫(yī)學(xué)與AI的結(jié)合，已經(jīng)開始滲透到臨床與科研的許多環(huán)節(jié)。

近期，兩項新的研究表明，現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)(人工智能的一個分支，系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、識別模式并做出決策)可能會增強傳統(tǒng)的腎臟疾病診斷。臨床上，病理學(xué)家通常根據(jù)對患者腎臟活檢的視覺評估對各種腎臟疾病進行分類;然而，機器學(xué)習(xí)有可能自動化并提高分類的準確性。

在一項研究中，由布法羅大學(xué)雅各布斯醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)科學(xué)學(xué)院Pinaki Sarder博士和Brandon Ginley領(lǐng)導(dǎo)的一個團隊開發(fā)了一種計算算法，可以在沒有人類干預(yù)的情況下檢測糖尿病腎病的嚴重程度。該算法在顯微層面檢查患者腎活檢的數(shù)字圖像，并提取腎小球的信息。腎小球是腎臟的小血管，負責過濾血液中的廢物，使其排出。而在糖尿病進程中，這些結(jié)構(gòu)會逐漸受損，變得傷痕累累。

每次腎活檢通常包含10到20個單獨的腎小球，該AI算法檢測數(shù)字圖像中每個腎小球子組件的位置，然后對每個子組件進行多次測量。研究人員解釋說，該算法會進行一系列的觀察，查看從活檢組織中測量到的所有特征。就像醫(yī)生在做活檢分析時，會從一個腎小球看到另一個腎小球，并檢查每個腎小球的結(jié)構(gòu)一樣。而且，該算法在檢查腎小球結(jié)構(gòu)時具有長期和短期記憶，因此它可以記住并將所有腎小球的信息納入最終分析。

研究人員使用這種AI算法對54名糖尿病腎病患者的活檢樣本進行了數(shù)字化分類，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化分類與3名不同病理學(xué)家的分類結(jié)果基本一致。

在JASN同時發(fā)表的另一篇文章中，荷蘭奈梅亨Radboud大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的Jeroen van der Laak博士和Meyke Hermsen領(lǐng)導(dǎo)的一個團隊應(yīng)用機器學(xué)習(xí)檢查腎移植活檢，它不是單純評估腎小球而是評估腎臟的多個組織類別。研究人員開發(fā)了一種名為“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)”的機器學(xué)習(xí)模型，發(fā)現(xiàn)它可以應(yīng)用于多中心的組織，用于活檢組織和腎切除樣本，以及健康組織和病變組織的分析。此外，他們用標準的分類方法驗證了CNN的結(jié)果。

van der Laak博士說：“在這項研究中，我們應(yīng)用AI來精確分析腎移植組織，可以獲得與疾病過程特征相符的高準確度和可再生數(shù)據(jù)，有助于促進腎臟移植研究，從長遠來看，這也將改善移植患者的診斷，有望提高器官存活率。”

研究人員表示，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的表現(xiàn)超出了他們的預(yù)期，尤其是它能準確區(qū)分近端腎小管和遠端腎小管，這是兩種不同類型的腎小管。“我們又納入了8種組織分類，但CNN對它們的檢測效果并不相同。例如，對于人類觀察者來說，判斷一個小管是否處于萎縮狀態(tài)是很困難的，而CNN也很難做到這一點。我們正在努力使CNN在這方面做得更好。” Hermsen說：“機器學(xué)習(xí)在腎臟領(lǐng)域的應(yīng)用非常有限，主要局限于檢測單個結(jié)構(gòu)。我們認為應(yīng)該從腎臟組織中提取更多的信息，已完全支持移植評估。”

來源：美國腎臟學(xué)會(American Society of Nephrology)