如何訓(xùn)練你的AI智能顯微鏡
人工智能將定義顯微鏡的未來(lái)。隨著許多高度監(jiān)管的行業(yè)對(duì)更強(qiáng)大的圖像分析的需求不斷增加，Luciano Lucas討論了訓(xùn)練 AI 模型以最大限度地發(fā)揮其潛力同時(shí)確保研究結(jié)果的有效性的必要性
圖片： 在 SIMView 光片顯微鏡上每 30 秒使用 16x 0.8NA 水物鏡對(duì)果蠅胚胎進(jìn)行成像。使用 Aivia 的 3D 對(duì)象跟蹤配方跟蹤細(xì)胞。
顯微鏡的未來(lái)在于技術(shù)解決方案可以為科學(xué)家和研究人員提供的見(jiàn)解。這將為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)的好處將是真正的變革。
人工智能 (AI) 越來(lái)越多地被部署在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，以改變過(guò)時(shí)的工作流程、消除人為錯(cuò)誤、提高生產(chǎn)力并釋放非凡的新機(jī)遇。然而，盡管革命正在進(jìn)行中，但人工智能繼續(xù)遭受炒作周期、誤解和虛假陳述的困擾。這造成的不確定性阻礙了它的采用——尤其是在更傳統(tǒng)的行業(yè)。
生命科學(xué)就是這些行業(yè)之一?！熬媒?jīng)考驗(yàn)”具有安全性和舒適性——如果它以前被使用過(guò)數(shù)千次，你就會(huì)知道它不會(huì)破壞你研究的有效性。因此，生命科學(xué)研究市場(chǎng)在采用新技術(shù)和方法方面進(jìn)展緩慢。但對(duì)加快上市速度的需求不斷增長(zhǎng)，研發(fā)在這方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。Covid-19 大流行向我們表明，通過(guò)正確的資金、合作和數(shù)字創(chuàng)新，我們可以打破記錄，帶來(lái)新的治療方法。這需要成為徹底重新思考人工智能在我們行業(yè)中可以發(fā)揮的作用以及它可以給生命科學(xué)和生物制藥公司帶來(lái)的好處的催化劑。
圖片： 雙色類器官簇，用 DAPI – Nucleus、GFP – Plasma Membrane 染色。樣品由奧地利維也納醫(yī)科大學(xué)癌癥研究所 Dana Krau? 提供。
顯微鏡是生命科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域，我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域看到了真正的創(chuàng)新。我們正處于顛覆性轉(zhuǎn)型時(shí)期，技術(shù)的作用正在發(fā)生不可逆轉(zhuǎn)的變化。過(guò)去，顯微鏡可以創(chuàng)造出最好的圖像，而創(chuàng)新和投資的重點(diǎn)是逐步改進(jìn)硬件以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。圖像質(zhì)量和分辨率當(dāng)然仍然至關(guān)重要，但洞察力——技術(shù)可以告訴你關(guān)于圖像或圖像的什么——提供了真正的價(jià)值并擁有如此巨大的潛力。
對(duì)于任何使用顯微鏡的科學(xué)家來(lái)說(shuō)，圖像分析通常是一項(xiàng)低效且乏味的工作。例如，要了解癌細(xì)胞是如何轉(zhuǎn)移的，可能需要一個(gè)接一個(gè)地查看成百上千張圖像。對(duì)于人類來(lái)說(shuō)，這項(xiàng)任務(wù)非常耗時(shí)，增加了所有研究人員目前正在努力應(yīng)對(duì)的本已巨大的管理負(fù)擔(dān)。它也充滿了出錯(cuò)的機(jī)會(huì)——要么是由于人為錯(cuò)誤，要么僅僅是因?yàn)槿祟惒豢赡苡行У靥幚磉@么多的數(shù)據(jù)。為了保持這一趨勢(shì)的領(lǐng)先地位，在過(guò)去五年中，我們收購(gòu)并開(kāi)發(fā)了一種軟件解決方案，使科學(xué)家能夠創(chuàng)建用于自主圖像分析的 AI 模型。必須輸入基本信息，并進(jìn)行初步分析以訓(xùn)練模型，
圖片：在 3D 中培養(yǎng)的乳腺上皮微球體的延時(shí)記錄的單個(gè)時(shí)間點(diǎn)，突出了單個(gè)有絲分裂事件。數(shù)據(jù)由德國(guó)海德堡 BioQuant / DKFZ 智能成像小組 B. Eismann 和 C. Conrad 提供。
經(jīng)過(guò)適當(dāng)訓(xùn)練的人工智能系統(tǒng)可以比人類更有效地識(shí)別復(fù)雜圖像中的模式并將它們與特定疾病狀態(tài)相關(guān)聯(lián)（例如，在分析眼底照片以檢測(cè)糖尿病眼?。?。但人類仍然更善于理解和解釋這些發(fā)現(xiàn)的真正含義。
圖片： 使用 PEGASOS 2 組織清除方法處理的整個(gè)小鼠大腦中 Thy1-EGFP 標(biāo)記的神經(jīng)元，在 Leica SP8 共聚焦顯微鏡、40x /1.3NA 物鏡上成像。圖片來(lái)源：胡兆，中國(guó)腦科學(xué)研究所，北京，中國(guó)。
顯微鏡的未來(lái)在于技術(shù)解決方案可以為科學(xué)家和研究人員提供的見(jiàn)解。這將為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)的好處將是真正的變革?？茖W(xué)家可以消除與圖像分析相關(guān)的大部分負(fù)擔(dān)，將他們解放出來(lái)，專注于需要智能整合來(lái)自多個(gè)領(lǐng)域（例如，圖像、空間、基因組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)）的復(fù)雜信息的創(chuàng)造性任務(wù)。這是人工智能仍然不擅長(zhǎng)的事情，不太可能很快趕上人類。如果我們實(shí)現(xiàn)從繁瑣的管理到批判性思維的轉(zhuǎn)變，我們將能夠做得更好，做得更快，這將轉(zhuǎn)化為更優(yōu)質(zhì)的治療，更快地推向市場(chǎng)。
該技術(shù)已經(jīng)存在并且一直在改進(jìn)。我們現(xiàn)在需要專注于為科學(xué)家提供所需的教育和培訓(xùn)，以了解人工智能工具的能力和局限性以及如何最好地應(yīng)用它們，這樣他們就可以自信地傳達(dá)人工智能是如何被用來(lái)幫助得出結(jié)論的。這需要時(shí)間，但五年后毫無(wú)疑問(wèn)，這將成為常態(tài)，當(dāng)對(duì)行業(yè)、客戶和患者的好處如此明顯時(shí)，我們會(huì)想知道我們花了這么長(zhǎng)時(shí)間。