一项名为CytoDiffusion的全新人工智能系统正在改变血液疾病（如白血病）的检测方式。这个系统通过分析血球（又称血细胞）的形态，展现出卓越的敏感性和对自身不确定性的认知，能够以比人类专家更高的准确性和一致性来检测血液异常。
来自剑桥大学、伦敦大学和伦敦玛丽皇后大学的研究团队指出，CytoDiffusion不仅能识别正常血球的多种变异，还能检测到可能预示疾病的稀有或异常细胞。
血球的大小、形状和整体外观的微小变化对于诊断许多血液疾病至关重要。然而，这项工作需要大量的专业训练，即使是经验丰富的临床医生在评估困难样本时也可能出现分歧。剑桥大学应用数学与理论物理系的研究首席作者西蒙·德尔塔达尔（Simon Deltadahl）表示，血液中有多种不同类型的细胞，每种细胞都有不同的特性和角色。
传统的血液涂片中包含数千个细胞，这远超过任何人类能够分析的数量。德尔塔达尔指出，CytoDiffusion能自动化这一过程，筛选常规案例，并突出任何异常情况以供人类审查。
为了开发CytoDiffusion，研究人员在剑桥一家医院收集了超过50万张血液涂片的图像，这是同类中最大的数据集。该数据集包括常见的血球类型和稀有样本，还包括可能混淆自动化系统的元素。
CytoDiffusion在检测与白血病相关的异常细胞时，表现出比现有系统更高的敏感性，并且在训练样本较少的情况下，准确度与当前最先进的模型相当或更高。德尔塔达尔表示，这个系统在不确定性方面的表现尤为突出，能够准确识别何时不确定，这是人类有时会犯错的地方。
此外，研究团队还展示了CytoDiffusion能生成与真实血球图像无法区分的合成图像。在一项与十位经验丰富的血液学专家的图灵测试中，这些专家无法比随机猜测更好地区分真实与AI生成的图像。
研究人员正在发布全球最大的公开周边血液抹片图像数据集，总计超过50万张。德尔塔达尔表示，通过开放资源，他们希望能够培育全球研究人才和测试新的AI模型。
尽管结果令人鼓舞，研究人员强调，CytoDiffusion并不是训练有素的临床医生的替代品，而是旨在支持他们，快速标记异常案例以供审查，并自动处理更常规的案例。
研究结果发表在《自然机器智能》期刊。
（首图来源：shutterstock）
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