Google Deep Learning system diagnoses cancer better than a pathologist with unlimited time

There can be many slides per patient, each of which is 10+ gigapixels when digitized at 40X magnification. Imagine having to go through a thousand 10 megapixel (MP) photos, and having to be responsible for every pixel. Needless to say, this is a lot of data to cover, and often time is limited.

Google

Google Deep Learning system diagnoses cancer better than a pathologist with unlimited time.

It’s hard to think of a job more important that determining whether or not a patient has cancer. Yet the magnitude of the task facing pathologists is so vast that agreement between different clinicians studying the same slides can be as low as 48%. 

Which is why Google is working on automating the task with a Deep Learning AI project – with incredibly exciting results …

Google has been working on advanced image-recognition systems for several years through its GoogLeNet projects. 

The project was, in part, aimed at the company’s autonomous car project, teaching self-driving cars to recognize everything from road layouts to stop signs.

The company has now applied GoogLeNet tech to cancer diagnosis, and reports that the system was already delivering good results straight out of the box, but says that tweaking the system has delivered stunning performance.

After additional customization, including training networks to examine the image at different magnifications (much like what a pathologist does), we showed that it was possible to train a model that either matched or exceeded the performance of a pathologist who had unlimited time to examine the slides

Google

Pitting the system against an experienced pathologist given unlimited time to examine slides, the human being achieved a localization score – a key measure of accuracy – of 73%.

By the end of the tweaking, GoogLeNet was scoring 89%.

Google is quick to point out that it does not see its system replacing pathologists. The system generates more false positives than pathologists – diagnosing cancer where none is present – and cannot detect other anomalies that would be picked up by a human being. The plan, it says, is for the AI system to flag suspect regions on slides for review by the pathologist. It could also help with more accurate measurement of tumor size, which is important in developing a prognosis for the cancer.

Google has published a white paper describing the study.

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Santé : Mdoloris va prendre votre douleur ! - OOKAWA Corp.

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CES 2017 : Changhong H2 phone with 'infrared vision' knows how fat you are (hands-on) - OOKAWA Corp.

Just as the smartphone put the power of the internet and a vast knowledge base into our pockets, this innovation will put the capability to learn about the chemical and molecular makeup of materials

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Le transhumanisme ? le fait d'utiliser toutes les NBIC pour tuer la mort et augmenter les capacités intellectuelles de l'homme, puis d'interfacer notre cerveau avec l'intelligence artificielle - OOKAWA Corp.

Chirurgien-urologue, président de la société DNAVision et auteur de "La Mort de la mort" (Editions JC Lattès), Laurent Alexandre décrypte les projets de Google dans le domaine des NBIC ...

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The Quantified Self : Such self-monitoring and self-sensing which combines wearable sensors (EEG, ECG, video, etc.) and wearable computing also known as lifelogging - OOKAWA Corp.

The Quantified Self [3] is a movement to incorporate technology into data acquisition on aspects of a person's daily life in terms of inputs (e.g. food consumed, quality of surrounding air), states

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Google patents robots with personalities in first step towards the singularity - OOKAWA Corp.

Google patents robots with personalities in first step towards the singularity Google has been awarded a patent for the 'methods and systems for robot personality development', a glimpse at a future

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Autonomous robots - Next step ? - OOKAWA Corp.

Dare to be better ? OK ! Il court, négocie les pentes, enjambe les escaliers et suis son maître fidèlement. S'il n'est pas encore doué d'émotions, le prototype &Spot& de la Boston Dynamics est...

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