作者:言说三
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癌症
想必大家都是闻之色变
不过
在今年的TED演讲中
就有人再度提到它
这人是谁呢？
林政和
他是一名基因学家
也是美国Natera基因检测诊断公司
的首席科学官
林政和上台之后对大家说
『我给你们带来了关于癌症的好消息
不然我也不会出现在这儿了』
这句话不禁引起了台下的笑声
他在演讲中提到
『我们应该用新的手法去检测与治疗
如试验药物、基因突变检测』
这是林政和在演讲时给出的图片
图中以卵巢癌为例，患者在早、中、晚期发现并治疗的存活率
所以他带领他的团队研发出更加灵敏的
DNA血液检测
可以在早期准确的检测出癌细胞
这种方法可提前100天诊断出复发预兆
但这项技术还需要5到10年
可见
癌症的发现时间
决定着治疗的存活率
但是
癌症初期症状往往不明显
有时候与普通疾病
感冒、炎症等并无差别
27个喷嚏之后鼻涕终于出来了
就算有患者及时去医院检查
但癌症早期误诊的情况也时有存在
并不是医生不负责任
而是癌症这类疾病情况极其复杂
稍有不慎就会出现诊断偏差
正是由于癌症的这一特性
很多患者在发现时已处于中晚期
丧失最佳治疗时间
如何做到“精准”
是摆在医疗从业者面前的一大难题
此时
AI可以凭借强大的数据分析
与深度学习能力
可以弥补医生由于种种原因导致的
判断误差
Enlitic公司的AI技术
在收集源自放射学图像时
以毫秒为单位
（是医生肉眼检测速度的10000倍）
来解释医学图像
即使是X光片中0.01%面积的可疑点
也可以被发现
Enlitic如何判断X光片
X光照片的分辨率为
（3000×2000像素）
而恶性肿瘤的大小为
（3×3像素左右）
从如此大的图像上
判断一个很小的阴影状物体
是不是恶性肿瘤
对肉眼来说是非常难的
Enlitic会将一张胶片进行预处理
然后分割成若干小块
再在每一块中提取特征值
与数据库进行对比
最后经与Enlitic深度学习总结的
数据库匹配
作出阳性（阴性）判断
在最近的测试中
Enlitic
在诊断癌症方面优于专业放射医师
并且假阴性率为0
（癌症病灶不会被遗漏）
目前
已与多家医院和科研机构进行合作
忍不住赞叹一句Nice Job！
目前全市世界都在与癌症对抗，或许现在不能完美的解决，但医疗与科技在不断的进步与发展，或许下一代，或许下下一代
癌症将是温顺的小猫咪
就想知道懒癌晚期有没有的治！
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