通过遗传深度学习打造人工智能天使芯助力肺癌早期检测

肺癌是世界上最常见也最致命的癌症之一。被诊断出罹患肺癌的患者中，80%以上会在五年内离开人世，将近半数的患者在一年之内去世。

美国国立卫生研究院提供

初创公司Innovation DX联合创始人H. Michael Park正在尝试努力提高癌症患者的生存率。Innovation DX是一家医药分析公司，创立于美国圣路易斯，该公司计划于12月发布旗下第一款产品——由GPU加速的AI系统，该系统可通过简单的胸部X光对早期肺癌进行检测。

该产品最初将在美国以外的市场推出，同时Park和另一位联合创始人Connor Monahan也在努力争取美国食品药物管理局（FDA）的批准。

Park表示：“当前，肺癌如此致命的原因通常是由于确诊时间过晚。我们正在尝试通过尽早发现癌变来挽救生命。”

肺癌为何如此危险

肺癌的症状通常是进入晚期无法治愈时才会显露出来。根据《美国医学协会》杂志上发表的一项研究，即使是每年进行胸部X光检查，也很少能在早期发现疾病。美国肺脏协会（American Lung Association）称，如果医疗人员能早日发现肺癌，患者的生存率将会提高三倍以上。

Park和Monahan二人决定要实现这一目标。

肺癌细胞分裂（美国国立卫生研究院提供）

极速求解

为实现这一目标，二人采用了一种名为“遗传深度学习”（genetic deep learning）的技术，将深度学习和进化原理结合，训练神经网络来检测肺癌存在与否。通过由美国国家癌症研究所数据集的12000例确认病例的胸部X光，神经网络学会了如何检测疾病。

团队使用了NVIDIA GPU、CUDA并行计算平台，以及Python Caffe深度学习框架进行加速计算，并在AWS云端的Tesla GPU加速器上部署了推理模型。

“在CPU上运行需要40秒，而我们将时间缩短为3.41毫秒，且准确率能够达到96％。换句话说，在苍蝇煽动一次翅膀的时间里，Innovation DX的算法就能提供一次准确的结果。”Park说道，“但这并不意味着放射科医生会失业，设计该系统的目的就是为了给放射科医生提供辅助建议。”

Innovation DX正在与马里兰州的一家医院和美国国立卫生研究院合作进行一项测试，将该系统与专业放射科医生的诊断进行对比。该公司还计划在测试版中增加CT扫描功能。Innovation DX也正在参与NVIDIA的初创加速计划，该计划旨在帮助那些正在利用人工智能和数据科学为行业带来改变的创业公司。

降低误诊率

Park表示，肺癌只是Innovation DX的起步，他们的目标是借助AI更大规模地降低误诊率。Park患有囊性纤维化，而在他出生后的八个月里，病情一直没有被发现。

他说：“我从小就知道身在医院是怎样的感受，而且误诊的代价我也亲身经历过。这让我开始思考，如果医生能够拥有第二双眼睛该有多好。”

18岁时他便和Monahan决定将学到的计算机科学和机器学习相关知识活学活用，来改善医疗保健行业。

他说：“虽然我可能不懂医药，但算法懂。”