前列腺癌(Prostate Cancer, PCA)是常见的恶性肿瘤。根据国际癌症研究中心《2018年全球癌症统计数据》显示，无论是发病率，还是死亡率，前列腺癌都位居男性癌症排行前五，其中发病率达13.5%，死亡率为6%。
 
　　今年，鼓楼医院与云创大数据联合研究的人工智能程序，对于前列腺癌的诊断准确率达到了99.38%。此项联合研究成果得到《泰晤士报》、《福布斯》、《每日邮报》、《优瑞科》等媒体的广泛报道。
 

 
　　以下是部分媒体报道：
 

　　The Times(泰晤士报）
 

　　Forbes(福布斯)
 

　　DailyMail(每日邮报）
 

　　EurekAlert（优瑞科）
 

　　METRO
 

　　SCIENCE/BUSINESS
 

　　European Association of Urology （欧洲泌尿外科学会）
 

　　NEWS18
 

　　Innovation Toronto
 

　　The Statesman
 

　　Scimex
 
　　在人工智能逐渐融入人脸识别、语音识别、语言翻译等领域研究的同时，医学AI应用和研究也在如火如荼的开展。对于前列腺癌等疾病而言，提高早期检出率，提前预测癌症的发生，对于减轻病人的痛苦，甚至是挽救病人的生命，都有着重要意义，这也是此项研究得到来自英国、美国、印度等多国媒体广泛报道的重要原因之一。
 
　　在南京鼓楼医院与云创大数据共同开展的这项人工智能研究中，通过将283名病人的918块病理切片，切分为40000张更小的样本图像，用于训练深度神经网络模型——ResNet-50。其中，30000张图片作为训练集，剩下的10000张图片用作测试集，测试集包含患病的1500张正样本，以及8500张正常的负样本，以进一步测试人工智能程序检测的准确程度。
 
　　在报道中，可以看出此项研究主要分为3个步骤：
 
　　1.首先对获取的前列腺病理切片进行数字化处理，通过电子显微镜扫描获得像素几十万的高分辨率片子：
 

 
　　2.对切片进行分类划分和标注，主要按照格里森指数（Gleason），按照有无患癌以及癌症严重程度，将肿瘤区域划分为5个等级，用于预测前列腺癌的威胁以及它在病人体内的行为方式。一般分数越高，代表病灶区域越严重：
 

 
　　3.对病理切片进行分类标注后，将其进一步作为深度学习模型的训练“原料”。最后通过30000张样本图片的训练之后，人工智能程序对前列腺癌的预测可以达到病理医生的水准。
 

 
　　除了应用人工智能对前列腺癌等疾病进行预测与判断，作为一家集A(Artificial Intelligence，人工智能)、B(Big Data，大数据)、C(Cloud Computing，云计算)于一体的高新技术企业，云创大数据的人工智能研究远不止于此。
 
　　目前，云创大数据在安防、环保、交通等多个城市治理环节，也正在发挥其人工智能力量。比如，在近期与南京市公安局的合作中，面对13起无法判断犯罪嫌疑人的案例，云创采用视频DNA检索技术以及模糊人脸智能对比，成功确认了9位犯罪嫌疑人。
 
　　针对环保，在环境云（www.envicloud.cn）平台上，南京大学与云创大数据通过深度学习的方法，利用LSTM（长短期记忆）网络，结合天气、气温、气压、湿度等与雾霾有关的指标参数，塑造一个可预测雾霾走势的深度学习模型，可预测当天的天气和空气质量实况数据，包括PM2.5的24小时准确预测。
 

 
　　此外，基于广泛的数据采集，应用大数据技术以及深度循环神经网络（DRNN）等，云创大数据可为实时监控、污染溯源、污染过程演化、精细化预报、发布服务等提供有力的技术支撑，帮助建立环境监测、预警、溯源的一体化建设体系，为环保部门实现网格化、精细化和科学化的环境监管提供参考。
 
　　在交通应用方面，高铁道钉巡检直接关系到高铁行进的安全，目前常见的方法是采用人工巡检的方式，由“