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内科医生勤勤恳恳钻研多年，只为找到用放疗快速击溃肿瘤的秘诀。如今Google的DeepMind团队觉得他们的AI也能大(cou)显(ge)身(re)手(nao)。

当医生们在癌症患者身上使用放射疗法时，他们需要仔细识别哪些身体部位可以暴露在辐射之下，从而可以杀死肿瘤，同时周围的健康组织又得到了保留。这个过程被叫做「分割」，医生们要在病人的肿瘤部位3D扫描图像上手动绘出可以接受辐射和不能接受辐射的部位。这一过程对头部和颈部肿瘤格外复杂，因为肿瘤通常都紧挨着重要的身体组织。

现在，DeepMind将会跟伦敦大学学院医院合作研发一款人工智能系统，可以自动完成「分割」。DeepMind将要分析700份头部和颈部癌症患者的扫描图像。他们希望创造一种算法，可以自主学习医生在「分割」中的决策过程，从而最终实现自动「分割」。

“临床医生仍然负责决定放射治疗的方案，但是分割过程可以从四个小时缩短为一个小时，”DeepMind团队说。

团队希望到时候这种算法还能运用于身体其他部位的癌症治疗。

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据说IBM的「沃森」超级计算机也在将机器学习应用到个性化癌症治疗中，但是他们的方法有点书呆子。它正在学习60万分医疗证据报告和150万位病人的病例和临床实验报告，以帮助医生找到更好的癌症治疗方法。

这并非DeepMind首次涉足医疗研究。实际上，这已经是他们跟英国国民健康服务合作的第三个项目了。今年早些时候，他们开发了一个app，让DeepMind可以自由获取160万位病人的病例。他们最近又在通过学习100万份眼睛扫描来帮助提前识别视力衰退。

在阿尔法狗狂虐围棋冠军之后，我们不禁哀叹人类要为机器而颤抖，其实我们更不应该忘记人工智能的发明正是为了更好帮助人类。随着AI不断深入学习我们的医学知识和病例，相信它们会在医疗中展现更重要的价值。

本文译自 technologyreview，由 许叔 编辑发布。

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