近日，由中国科学院计算技术研究所牵头，中国科学院大学、重庆金凤实验室、北京协和医院以及北京知见生命科技有限公司协同配合，在学术期刊《Diagnostics》发表题为“Immunohistochemical HER2 Recognition and Analysis of Breast Cancer Based on Deep Learning”（基于深度学习的乳腺癌HER2免疫组化识别与分析）的文章。
乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一。人表皮生长因子受体2 (HER2)蛋白负责健康乳腺细胞的分裂和生长，对乳腺癌诊断、治疗、预后具有重要意义。HER2蛋白的过表达通常通过免疫组化(IHC)进行评估。肉眼评估HER2免疫组化(IHC)图像常主观性强、易出错，且耗费时间。该研究提出基于深度学习的HER2全景病理图像(WSI)自动预测的评分方法，总体准确率为97.9%。
我司始终秉承以研究促发展的理念，不仅多次发表学术性文章，同时以病理行业痛点为导向，研发五大产品、三大解决方案，切实将研究落地实施。其中，乳腺肿瘤AI辅助诊断综合解决方案，通过人工智能技术实现乳腺癌自动化病理分类、病理分期、组织学分级、免疫组化指标检测、术后复发危险等级预测等，并出具可视化乳腺癌病理诊断报告，有效提高乳腺癌的诊断效率和准确率。
