識別基于血樣的癌癥非常困難。通常，醫(yī)生將化學(xué)物質(zhì)加入血樣，使癌細(xì)胞變得可見，但是這就使得血樣不能再用于其他測試。其他識別癌細(xì)胞的技術(shù)是基于癌細(xì)胞的異常結(jié)構(gòu)，但是這需要花更多的時間（但是在血樣中的癌細(xì)胞很少），并可能把一些畸形的細(xì)胞錯誤識別為癌細(xì)胞。

現(xiàn)在洛杉磯加利福尼亞大學(xué)的研究人員研發(fā)出一種技術(shù)，該技術(shù)將特定的顯微鏡和一種人工智能算法結(jié)合，以非破壞性的方式識別出血樣中的癌細(xì)胞。這不但可以減少診斷癌癥的時間和工作量，還可應(yīng)用于精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域。研究人員將這項研究寫成論文發(fā)表在《Scientific Reports》上。

該技術(shù)中使用的顯微鏡名為光激性時間伸縮顯微鏡，它使用納秒級的光脈沖在每秒內(nèi)捕獲成千上萬的細(xì)胞圖像。將這些圖像輸入到計算機(jī)程序中，這種程序可以區(qū)分出細(xì)胞的16種不同物理結(jié)構(gòu)，比如直徑，對光的吸收程度等。

通過一些已經(jīng)被分析過的圖像，研究人員使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練計算機(jī)程序識別出癌細(xì)胞。在經(jīng)過若干輪測試之后，研究人員發(fā)現(xiàn)，他們的技術(shù)比現(xiàn)有的分析技術(shù)好17%.他們相信這種技術(shù)可以更好地引領(lǐng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的癌癥診斷。

通過分析患者的基因，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)被用于疾病診斷。由于這種技術(shù)可以用于識別癌細(xì)胞，它還可以幫助研究人員更好地了解導(dǎo)致癌癥的基因突變，以更好地對癌癥治療方法進(jìn)行研究。