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GTC 大会全称为GPU Technology Conference，由NVIDIA举办。GPU在游戏、超算等领域运用广泛，更因为支撑人工智能的发展而大放异彩。实际上GTC已经成为人工智能与深度学习应用型大会里的顶级名片。本次大会的主题直接就是“人工智能与深度学习”，近万名全球顶尖研究人员、商业领袖、技术开发者将齐聚硅谷，近距离接触和展出如今最前沿的人工智能技术和产品。吸引了谷歌、Facebook、百度等AI巨头参加。宜远智能作为为数不多的中国公司和深圳公司参展，是继二月份与日本知名药企形成合作后，向国际市场拓展的又一举措。

 

宜远智能在GTC大会主打展示“基于固定视野卷积神经网络的子宫颈细胞分类”技术与系统。子宫颈癌是病因明确的癌症，在女性恶性肿瘤中排名第二，仅次于乳腺癌，全球每年有超过52.8万女性被诊断为子宫颈癌,有28万女性死于子宫颈癌，死亡率位居妇女癌症的第四位。子宫颈癌全球87%的死亡在发展中国家，我国每年新发病例约10万例，约占世界新发病例总数的1/5，导致每年约5万妇女死亡，每天约93位中国女性死于宫颈癌。WHO数据显示中国女性终身患宫颈癌的风险大约为0.9%。虽然我们国家已经开展了大量的工作。但是，我国子宫颈癌的5年生存率，中国（30.9%）比美国（66%）低一半多，而中国农村（21.8%）比城市（39.5%）低近一半。预防宫颈癌，正确的做法是坚持进行规律的筛查。

 

临床上常用基于细胞学的宫颈癌筛查试验，例如采用巴氏或HE染色涂片试验检测宫颈癌细胞。但宫颈细胞学检查是由病理医生进行人手操作，由于细胞数目巨大，导致检查过程耗时以及容易带有偏倚。而正常细胞演变成癌细胞是一个连续的渐变过程，加上制片过程会对细胞形态产生影响，导致很多癌细胞和正常细胞的区分不像非黑即白那样简单，而且判断过程非常单调枯燥，容易受人为主观因素影响。目前，全国大型医院病理量均在10万以上（组织及细胞病理），由于病理医师人才培养周期长，诊断病理人才匮乏（病理人才缺口近10万）。病理医师超负荷工作，质量难保障。因此，提高宫颈细胞筛查准确率以及速度，减少病理医生阅读宫颈细胞切片所需时间是一个急需解决的问题。这也是宜远智能成立专门团队，打造深度学习模型，矢志攻克这一存在普筛价值与市场，存在实际意义的医疗AI领域，为此需要解决超大规模病理图片存储、传输、切割、建模等挑战。

 

宜远智能在2017年已经打造出针对全视野宫颈数字切片的模型与系统，在人机PK中，已经获得超过医生速度与精度的成绩，达到接近95%的正确率，超出医生平均水平将近10个百分点。此次在GTC国际大会上，宜远智能展出的模型与系统相比之前更上层楼，而且首次公开了原创的“Fixed Field Size-CNN(固定视野CNN)”的技术，为病理图片识别这个应用场景。医生在显微镜下查看数字切片时，在不同放大缩小倍数间切换，以及通过多次移动视野窗口，查看数字切片。这一操作流程里的不变量是固定的视野窗口。而常规的深度神经网络，输入的图像进入神经网络各层时，普遍会抽象化与缩小，意味着视野的缩小，相比医生的实际查看流程，AI的做法会失去对全貌的把握。宜远智能通过改造网络结构，实现了神经网络结构里固定视野尺寸下不同缩放比例及位置的图像的汇入，在宫颈细胞6-9分类的任务上，取得了进一步的提升。在GTC大会上，宜远智能还详细分享了宫颈病理全视野数字切片在高性能切分、GPU部署、局部分析队列管理及合并等工程技术。为此宜远已经申请了多项专利及软著。

 

 

 

在模型取得进展的基础上， 宜远智能将宫颈病理的AI识别标准化为基于公有云与私有云的API、SDK(硬件端和服务器端)，以及全流程AI系统，以便为第三方检验中心、体检中心、病理设备厂商、医院科室赋能。目前服务对接了中国最顶级的复旦中山医院及顶级的第三方检验上市公司。此次迈出国门，在GTC甫一亮相，已经得到数家顶级科研机构、病理医院及投资方的垂青。

 

 

在本次 GTC 2018上，除了重点推介病理AI，宜远智能还展出了具备传统优势的测肤AI国际版，受到诸多现场用户的欢迎。

 

 

 

 

展会信息：

时间：2018年3月26日-3月29日

地点：San Jose McEnery Convention Center

宜远智能展位编号：Booth #1129， Poster 8283