人工智能专家诊断系统(人工智能癌症诊断系统)

 

在物质生活水平显著提高的今天，人们最大的追求莫过于 健康 二字。而如何尽早、尽快、尽可能精准地检测出癌症等严重疾病，可以说是医学研究永不过时的话题。要知道，大部分疾病如果能够很早发现，其治愈率也将大大提高。

互联网小常识：信息的安全传输包括两个基本部分：（1）对发送的信息进行安全转换（如信息加密），实现信息的保密性。或者附加一些特征信息，以便进行发送方身份验证。（2）发送和接收双方共享的某些信息（如加密密钥），这些信息除了对可信任的第三方外，对于其他用户是保密的。为了信息的安全传输，通常需要一个可信任的第三方。

那么，除了诸如 CT 扫描、取样化验等普遍成熟的方法，你听说过闻出癌症这一新奇的诊断方式吗？

实际上，已有大量研究表明，不同癌症的患者会散发出某些特别的气味，这些气味微乎其微，几乎不可能被识别出。但巧妙的是，狗狗的嗅觉比人类嗅觉灵敏得多，大概比人类的高一百万倍！因此，受过训练的狗可以通过嗅闻方式检测出癌症及其他疾病，这就是 闻出癌症 的缘由。

而现在，麻省理工学院（MIT）和其他机构的研究人员从这些 嗅癌犬 身上得到灵感，共同提出了一种人工智能（AI）气味检测系统。该 AI 系统可以自动检测出空气样品中的化学成分和微生物含量，嗅觉 灵敏度甚至比狗鼻子还要高。该系统还利用机器学习过程，可以识别出带有疾病的样本的独特特征。

相关研究论文以题目Feasibility of integrating canine olfaction with chemical and microbial profiling of urine to detect lethal prostate cancer于 2 月 17 日发表在 PLOS One 杂志上。

研究人员表示，在不久的将来，科学家们可能会凭借这一研究，成功制造出一种足够小的自动气味检测系统，甚至小到能够将其整合到我们的手机中。

嗅癌犬：我的鼻子超乎你想象

我们知道，狗狗嗅出癌症的前提是其灵敏的嗅觉。但你可能不知道的是，相比于人类，它们的嗅觉究竟强大到何种程度。

第一，狗狗的嗅上皮尺寸巨大（人类的只有 10cm²，而狗狗的有 170 cm² ）；第二，它们拥有大量嗅觉受体（人类拥有 500 多万，而狗狗多达 20 多亿）；第三，嗅粘膜的致密神经支配使狗狗能从不引人注意的气味中 分辨 出有意义的气味。

因此，训练有素的狗狗可以仅凭气味，就能检测出包括肺癌、乳腺癌、卵巢癌、膀胱癌和前列腺癌等多种疾病，甚至是新冠病毒感染。而在某些情况下，例如前列腺癌检测，这些 嗅癌犬 只需要嗅探患者的尿液样本，就能检测出该疾病，成功率高达为99％！

研究论文作者之一、MIT 科学家 Andreas Mershin 说：到目前为止，在我们的所有尝试之中，狗狗已经被证明是最早、最准确的疾病检测器，正经算起来，嗅癌犬已有 15 年左右的历史。在某些情况下，嗅癌犬在受控测试中的性能已经超过了目前最好的实验室测试。到目前为止，狗狗发现许多不同类型的癌症比其他任何技术都要早。

而更重要的是，嗅癌犬还能够发现一些迄今为止人类研究人员未能察觉的联系：比如在经过训练成功对来自某种癌症患者的样本有所反应后，有些狗狗还能够识别出其他几种癌症，尽管这些样本之间的相似性并不明显（当然，是相对人类而言）。

但这种方法显然也有其不足之处：训练狗狗需要很长时间，同时其可用性和可用时间也有限制。可以想见，如果依靠狗狗嗅探来诊断癌症，尽管成功率很高，但整个流程的效率其实较低。因此，此次的科研团队希望 AI 向嗅癌犬们学习，尝试建立一套完整的 AI 设备，来自动实现狗鼻子惊人嗅觉与大脑传达 非比寻常 信息的疾病诊断方法。

AI 癌症嗅探器的尝试

在此次研究中，科学家们首先选定了四只嗅癌犬来测试它们的癌症诊断准确率。

互联网小常识：基础服务器一般是只有1个CPU，工作组级服务器一般支持1-2个CPU,部门级服务器一般支持2-4个CPU，企业级服务器一般支持4-8个CPU。

研究人员收集了 50 份男性尿液样本，其中 12 份来自已确诊的前列腺癌患者。他们先用其中 5 份癌症样本和 15 份阴性样本对狗进行训练。训练之后，研究人员又用剩余的尿液样本对两条狗进行了测验。

从下图中可以看出，在 21 个对照样品中，狗狗 Florin 产生 5 个假阳性指示，具有 76.2％的特异性，而狗狗 Midas 产生 6 个假阳性指示，具有 70％的特异性。两只狗则正确地指示出 7 个目标样本中的 5 个，灵敏度为 71.4%。

接下来，研究人员利用气相色谱 - 质谱（GC-MS）分析了每份尿液中的挥发性有机化合物（VOC），同时还利用测序技术分析了尿液中自然存在的微生物，寻找前列腺癌阳性样本与阴性样本之间的区别。结果发现，当测试相同样品时，人工系统与嗅癌犬的成功率不相上下，两种方法的成功率均超过 70％。

实际上，Mershin 及其团队在过去几年中一直在努力开发并持续改进一种小型气味检测器系统，该系统使用一种哺乳动物嗅觉受体作为气味传感器，将通过典型智能手机的功能来对所获得的传感器数据流进行实时处理。

此外，这种气味检测器将配备一种先进算法，该算法通过机器学习开发出来，具有比典型的筛查方案更快发现疾病早期征兆的潜力，甚至还可以对烟雾或煤气泄漏进行报警。

难点与展望

Mershin 说，实际上，在成功检测和识别不同分子的微小痕迹方面，这款微型化检测系统的灵敏度已经比狗鼻子高出 200 倍，这是已经得到受控测试证实的。但另一方面，当需要解释被测分子究竟是什么的时候，该检测器还处于 迟钝 水平。而这就是机器学习的目的，即试图找到狗狗为何可以从气味中推断出人类难以捕捉的特征 —— 这一点也一直是人类无法从化学分析中所掌握的难点。

狗狗其实并不懂得任何所谓的化学成分，Mershin 说，它们的大脑中不会出现分子列表。这就像你闻到一杯咖啡时，你的脑中并不会浮现出其成分名称和浓度列表一样。

关于这项研究的突破点，正如研究人员所说：就气味检测的效果而言，我们已经知道很多气味传感器比嗅癌犬的性能更好。但是之前没有得到证实的是，我们可以训练人工智能来模仿狗狗的嗅觉检测过程。而现在，我们的实验已经表明完全可以做到这一点。也就是说 ，嗅癌犬的 整个工作流程可以通过人工智能在一定程度上得以复制。

这项成就为进一步研究将该技术发展到适合临床使用的水平提供了坚实的框架。不过可以预料到的是，还未成熟的 AI 检测花费较高：要收集，记录，运输和分析携带疾病和无疾病尿液的临床测试和认证样品，因此目前检测每个样品的成本约为 1000 美元。

关于参与这项研究的缘由，Mershin 回顾了一项关于膀胱癌检测的研究，在该研究中，一只狗对于对照组中的一名成员的诊断结果始终是膀胱癌呈阳性，但奇怪的是，该成员在参加测试前就经过了医院的严密诊断并认定健康。而后，该成员选择进一步进行健康测试。在几个月后，他果然确诊 —— 他的确患有膀胱癌，不过还处于癌症非常早期的阶段。Mershin 说：即使这只是个例，但我不得不承认这确实影响了我，让我决心对狗狗的嗅探检测过程一探究竟。

此外，虽然该团队已经花了好几年时间来开发用于检测和分析空气中分子的物理设备，但其实他们的大部分精力都集中在减小检测器尺寸上。相信有一天，这种 AI 疾病嗅探器可以足够微小，让每部手机都能内置一个这样的气味探测器，就像现在手机中固有的摄像头一样。

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互联网小常识：生成树协议是一个二层链路管理协议。STP的基本原理是通过在交换机之间发送网桥协议数据单元（BPDU）并使用生成树算法进行的。BPDU每隔2秒发送一次。BPDU分为两种：一种是配置BPDU（不超过35字节）和拓扑变化通知BPDU（小于4字节），优先级增量为4096，越小优先级越高。

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