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　　前列腺癌(Prostate Cancer, PCA)是常見的惡性腫瘤。根據(jù)國際癌癥研究中心《2018年全球癌癥統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)》顯示，無論是發(fā)病率，還是死亡率，前列腺癌都位居男性癌癥排行前五，其中發(fā)病率達(dá)13.5%，死亡率為6%。
 
　　今年，鼓樓醫(yī)院與云創(chuàng)大數(shù)據(jù)聯(lián)合研究的人工智能程序，對于前列腺癌的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了99.38%。此項(xiàng)聯(lián)合研究成果得到《泰晤士報(bào)》、《福布斯》、《每日郵報(bào)》、《優(yōu)瑞科》等媒體的廣泛報(bào)道。
 

 
　　以下是部分媒體報(bào)道：
 

　　The Times(泰晤士報(bào)）
 

　　Forbes(福布斯)
 

　　DailyMail(每日郵報(bào)）
 

　　EurekAlert（優(yōu)瑞科）
 

　　METRO
 

　　SCIENCE/BUSINESS
 

　　European Association of Urology （歐洲泌尿外科學(xué)會(huì)）
 

　　NEWS18
 

　　Innovation Toronto
 

　　The Statesman
 

　　Scimex
 
　　在人工智能逐漸融入人臉識(shí)別、語音識(shí)別、語言翻譯等領(lǐng)域研究的同時(shí)，醫(yī)學(xué)AI應(yīng)用和研究也在如火如荼的開展。對于前列腺癌等疾病而言，提高早期檢出率，提前預(yù)測癌癥的發(fā)生，對于減輕病人的痛苦，甚至是挽救病人的生命，都有著重要意義，這也是此項(xiàng)研究得到來自英國、美國、印度等多國媒體廣泛報(bào)道的重要原因之一。
 
　　在南京鼓樓醫(yī)院與云創(chuàng)大數(shù)據(jù)共同開展的這項(xiàng)人工智能研究中，通過將283名病人的918塊病理切片，切分為40000張更小的樣本圖像，用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——ResNet-50。其中，30000張圖片作為訓(xùn)練集，剩下的10000張圖片用作測試集，測試集包含患病的1500張正樣本，以及8500張正常的負(fù)樣本，以進(jìn)一步測試人工智能程序檢測的準(zhǔn)確程度。
 
　　在報(bào)道中，可以看出此項(xiàng)研究主要分為3個(gè)步驟：
 
　　1.首先對獲取的前列腺病理切片進(jìn)行數(shù)字化處理，通過電子顯微鏡掃描獲得像素幾十萬的高分辨率片子：
 

 
　　2.對切片進(jìn)行分類劃分和標(biāo)注，主要按照格里森指數(shù)（Gleason），按照有無患癌以及癌癥嚴(yán)重程度，將腫瘤區(qū)域劃分為5個(gè)等級(jí)，用于預(yù)測前列腺癌的威脅以及它在病人體內(nèi)的行為方式。一般分?jǐn)?shù)越高，代表病灶區(qū)域越嚴(yán)重：
 

 
　　3.對病理切片進(jìn)行分類標(biāo)注后，將其進(jìn)一步作為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練“原料”。最后通過30000張樣本圖片的訓(xùn)練之后，人工智能程序?qū)η傲邢侔┑念A(yù)測可以達(dá)到病理醫(yī)生的水準(zhǔn)。
 

 
　　除了應(yīng)用人工智能對前列腺癌等疾病進(jìn)行預(yù)測與判斷，作為一家集A(Artificial Intelligence，人工智能)、B(Big Data，大數(shù)據(jù))、C(Cloud Computing，云計(jì)算)于一體的高新技術(shù)企業(yè)，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)的人工智能研究遠(yuǎn)不止于此。
 
　　目前，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)在安防、環(huán)保、交通等多個(gè)城市治理環(huán)節(jié)，也正在發(fā)揮其人工智能力量。比如，在近期與南京市公安局的合作中，面對13起無法判斷犯罪嫌疑人的案例，云創(chuàng)采用視頻DNA檢索技術(shù)以及模糊人臉智能對比，成功確認(rèn)了9位犯罪嫌疑人。
 
　　針對環(huán)保，在環(huán)境云（www.envicloud.cn）平臺(tái)上，南京大學(xué)與云創(chuàng)大數(shù)據(jù)通過深度學(xué)習(xí)的方法，利用LSTM（長短期記憶）網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合天氣、氣溫、氣壓、濕度等與霧霾有關(guān)的指標(biāo)參數(shù)，塑造一個(gè)可預(yù)測霧霾走勢的深度學(xué)習(xí)模型，可預(yù)測當(dāng)天的天氣和空氣質(zhì)量實(shí)況數(shù)據(jù)，包括PM2.5的24小時(shí)準(zhǔn)確預(yù)測。
 

 
　　此外，基于廣泛的數(shù)據(jù)采集，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)以及深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DRNN）等，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)可為實(shí)時(shí)監(jiān)控、污染溯源、污染過程演化、精細(xì)化預(yù)報(bào)、發(fā)布服務(wù)等提供有力的技術(shù)支撐，幫助建立環(huán)境監(jiān)測、預(yù)警、溯源的一體化建設(shè)體系，為環(huán)保部門實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格化、精細(xì)化和科學(xué)化的環(huán)境監(jiān)管提供參考。
 
　　在交通應(yīng)用方面，高鐵道釘巡檢直接關(guān)系到高鐵行進(jìn)的安全，目前常見的方法是采用人工巡檢的方式，由“