白血病檢測大突破：比專家更敏銳的 AI 來了，它能避免人類錯誤嗎？

一項名為 CytoDiffusion 的全新人工智慧系統正在改變血液疾病（如白血病）的檢測方式。這個系統透過分析血球（又稱血細胞）的形態，展現出卓越的敏感性和對自身不確定性的認知，能夠以比人類專家更高的準確性和一致性來檢測血液異常。

來自劍橋大學、倫敦大學和倫敦瑪麗皇后大學的研究團隊指出，CytoDiffusion不僅能辨識正常血球的多種變異，還能檢測到可能預示疾病的稀有或異常細胞。

血球的大小、形狀和整體外觀的微小變化對於診斷許多血液疾病至關重要。然而，這項工作需要大量的專業訓練，即使是經驗豐富的臨床醫生在評估困難樣本時也可能出現分歧。劍橋大學應用數學與理論物理系的研究首席作者西蒙·德爾塔達爾（Simon Deltadahl）表示，血液中有多種不同類型的細胞，每種細胞都有不同的特性和角色。

傳統的血液塗片中包含數千個細胞，這遠超過任何人類能夠分析的數量。德爾塔達爾指出，CytoDiffusion能自動化這一過程，篩選常規案例，並突出任何異常情況以供人類審查。

為了開發CytoDiffusion，研究人員在劍橋一家醫院收集了超過50萬張血液塗片的圖像，這是同類中最大的數據集。該數據集包括常見的血球類型和稀有樣本，還包括可能混淆自動化系統的元素。

CytoDiffusion在檢測與白血病相關的異常細胞時，表現出比現有系統更高的敏感性，並且在訓練樣本較少的情況下，準確度與當前最先進的模型相當或更高。德爾塔達爾表示，這個系統在不確定性方面的表現尤為突出，能夠準確辨識何時不確定，這是人類有時會犯錯的地方。

此外，研究團隊還展示了CytoDiffusion能生成與真實血球圖像無法區分的合成圖像。在一項與十位經驗豐富的血液學專家的圖靈測試中，這些專家無法比隨機猜測更好地區分真實與AI生成的圖像。

研究人員正在發布全球最大的公開周邊血液抹片圖像資料集，總計超過50萬張。德爾塔達爾表示，透過開放資源，他們希望能夠培育全球研究人才和測試新的AI模型。

儘管結果令人鼓舞，研究人員強調，CytoDiffusion並不是訓練有素的臨床醫生的替代品，而是旨在支持他們，快速標記異常案例以供審查，並自動處理更常規的案例。

研究結果發表在《自然機器智慧》期刊。