微软使用AI在印度更快地诊断宫颈癌

 
印度死于宫颈癌的妇女人数超过任何其他国家。这种可预防的疾病每年在印度杀死约67,000名妇女，占全球260,000例死亡的25%以上。
有效的筛查和早期发现可以帮助降低其发生率，但是今天挑战的一部分(包括几个部分)在于，检测疾病发作的测试过程非常耗时。
这是因为开始使用细胞病理学家使用的现有方法很费时，而且因为在美国，这种方法很少。 AI可以加快速度吗?
在印度最大的提供病理学和放射学诊断服务的连锁店SRL Diagnostics中，我们正在对此进行初步了解。去年，微软与SRL Diagnostics合作，共同创建了AI病理学网络，以减轻细胞病理学家和组织病理学家的负担。
SRL Diagnostics每年收到超过100,000个子宫颈抹片检查样本。这些样本中约有98%通常是正常样本，只有其余2%样本需要干预。 “我们正在寻找方法来确保我们的细胞病理学家能够更快地找到那些2%的异常样品，” SRL Diagnostics新计划和知识管理技术负责人Arnab Roy博士解释说。
SRL Diagnostics的细胞病理学家手动研究了全玻片成像(WSI)玻片的数字扫描版本，每个玻片包含约300-400个细胞，并标记了其观察结果，这些数据被用作宫颈癌图像检测API的训练数据。
然后是主观性的挑战。即使整个诊断结果相同，不同的细胞病理学家也会以独特的方式检查涂片中的不同成分。这是整个过程中的主观因素，很多时候都与专家的经验有关。”罗伊博士说。
与SRL Diagnostics团队密切合作的Microsoft Azure全球工程首席应用研究员Manish Gupta说，该想法是创建一种AI算法，该算法可以识别每个人都在关注的领域，并“对评估的领域达成共识。 ”
多个实验室和地点的细胞病理学家对数千张宫颈涂片的瓷砖图像进行了注释。他们在每个样本图像上创建了不一致和一致的注释。
微软在博客中写道：“发现注解不一致的图像，也就是说，如果三个团队成员对它们进行了不同的观察，这些图像将发送给高级细胞病理学家进行最终分析。”
本周，两人透露他们的合作已开始显示结果。 SRL Diagnostics已开始内部预览，以使用子宫颈癌图像检测API。两家公司表示，运行在微软Azure上的宫颈癌图像检测API可以快速筛选基于液体的细胞学幻灯片图像，以便在早期阶段检测宫颈癌，并将见解返回给实验室的病理学家。
AI模型现在可以准确地区分正常和异常涂片，目前正在实验室中进行三到六个月的验证。他们还可以根据子宫颈细胞病理学等级的七个亚型对涂片进行分类，这两个在博客文章中写道。
在内部预览期间，该练习将使用超过50万个匿名数字化瓦片图像。经过内部验证后，API将在外部子宫颈癌诊断工作流程(包括医院和其他诊断中心)中预览。
微软写道：“细胞病理学家现在只需要检查整个基于玻片液体的细胞学图像上的区域，现在就减少了20个，并验证了阳性病例，从而提高了效率并加快了初始筛选过程。”
“ API有潜力将细胞病理切片的生产率提高约四倍。 Roy博士说，在AI协助下自动制备载玻片的未来情况下，细胞病理学家可以在两个小时内完成工作，而以前则需要八个小时!
SRL Diagnostics-Microsoft财团表示，他们希望自己的API可以在其他病理学领域中应用，例如肾脏病理学诊断以及口腔癌，胰腺癌和肝癌。该联盟还旨在通过与私人企业和政府的合作来扩大其覆盖范围，并扩大该模型的覆盖范围，即使是在偏远地区，对组织病理学家的可用性也构成挑战。
本周的公告是微软在印度正在进行的研究工作的最新例证。这个世界第二人口大国已成为许多美国科技公司开发新产品和服务的试验台，这些产品和服务可以解决当地的挑战，因为他们在全球范围内寻找下一个十亿用户。
上周，微软宣布其AI项目正在帮助改善在印度进行驾驶测试的方式。 该公司在过去两年中为印度市场推出了许多工具。 微软先前已经开发出可帮助印度农民提高农作物产量的工具，并与医院合作预防可避免的失明。 去年，该公司与阿波罗医院(Apollo Hospitals)合作创建了一种由AI驱动的API，该API经过定制，可预测印度的心脏病风险。
同样在去年，该公司还与板球传奇人物阿尼尔·坎布尔(Anil Kumble)合作开发了一种跟踪设备，可帮助青少年分析其击球表现。 微软还与保险公司ICICI Lombard合作，以帮助其使用人工智能系统处理客户的维修索赔并更新失效的保单。