株式會(huì)社島津制作所（以下簡(jiǎn)稱“島津制作所”）、富士通株式會(huì)社（以下簡(jiǎn)稱“富士通”）、株式會(huì)社富士通研究所（以下簡(jiǎn)稱“富士通研究所”）經(jīng)共同研究※1，成功開發(fā)出可應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理中的AI（人工智能）技術(shù)，該技術(shù)在質(zhì)譜分析結(jié)果的解析過程中*。截至目前的所有研究成果，已在日前召開的“第11屆代謝組學(xué)研討會(huì)”上發(fā)表。

      作為ICT（信息通信技術(shù)）企業(yè)，富士通為實(shí)現(xiàn)數(shù)字革新，不斷探究AI新型商業(yè)模式。作為分析儀器制造商，島津公司受客戶委托，致力于“實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)的高精度自動(dòng)解析”。訴求一致的兩家企業(yè)自去年11月起，開始推進(jìn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化解析領(lǐng)域AI的共同研究。隨著儀器靈敏度、分析速度的不斷提升，用于疾病早期發(fā)現(xiàn)的技術(shù)確立、食品農(nóng)殘檢測(cè)等各領(lǐng)域研究以及品質(zhì)管理等用途的質(zhì)譜分析儀，獲得的數(shù)據(jù)量也急劇增加。在此影響下，被稱為“peak picking ”※2的數(shù)據(jù)解析方式成為作業(yè)工程中的一大瓶頸。由于較難實(shí)現(xiàn)*的自動(dòng)化，并且在一定程度上仍需手動(dòng)調(diào)整，該作業(yè)方式存在操作人員操作失誤或數(shù)據(jù)篡改的漏洞，各操作人員間的解析準(zhǔn)確率亦參差不齊。近年，在醫(yī)療及制藥領(lǐng)域，對(duì)排除屬人為屬性的高精度自動(dòng)化需求愈演愈烈。

       為此，3家企業(yè)模仿腦神經(jīng)細(xì)胞的神經(jīng)網(wǎng)DEEP LEARNING（深度學(xué)習(xí)）的適用性開展探討，欲通過活用AI解決上述問題。但在研究過程中，遇到兩大難題：其一， 訓(xùn)練數(shù)據(jù)※3不充分；其二，將分析儀器輸出數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)后，無法開展學(xué)習(xí)訓(xùn)練。通過共同研究期間的不懈努力，島津成功開發(fā)出“可彌補(bǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的數(shù)據(jù)生成技術(shù)”，富士通?富士通研究所成功開發(fā)出“分析儀器輸出特征的圖像轉(zhuǎn)換技術(shù)”及“可學(xué)習(xí)熟練工解析訣竅的特征提取技術(shù)”。目前，已將通過上述技術(shù)生成的３萬多條訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入深層學(xué)習(xí)網(wǎng)，供其學(xué)習(xí)。

       與經(jīng)驗(yàn)者手動(dòng)peak picking 結(jié)果比對(duì)后發(fā)現(xiàn)，AI自動(dòng)peak picking 的錯(cuò)誤率為7%、未檢率為9％※4。即自動(dòng)peak picking 并不遜色于經(jīng)驗(yàn)者操作，相關(guān)結(jié)果達(dá)到可使用狀態(tài)。

      在島津公司2017年4月開展的中期經(jīng)營(yíng)計(jì)劃中，制定了“致力先進(jìn)醫(yī)療、為預(yù)防、診斷、治療以及制藥領(lǐng)域提供革新產(chǎn)品及服務(wù)”的目標(biāo)。本次開發(fā)的AI，其zui初使用的“代謝組學(xué)”研究即為其中的一環(huán)。代謝組學(xué)是一種檢測(cè)代謝產(chǎn)物并根據(jù)其性狀特征對(duì)細(xì)胞開展檢查的生物技術(shù)。在生理?病理組織的解析、疾病生物標(biāo)志物的探索等領(lǐng)域備受矚目。

     2015年11月，富士通將積累了超過30年的AI（人工知能）相關(guān)知識(shí)技術(shù)，以“FUJITSU Human Centric AI Zinrai”形式公開發(fā)表，積極推進(jìn)面向各領(lǐng)域用戶、商品服務(wù)的AI實(shí)際應(yīng)用。目前，又在深度學(xué)習(xí)的全新領(lǐng)域聚焦“代謝組學(xué)”，積極開展可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化的AI研發(fā)。

     島津與富士通的目標(biāo)為，2018年能將本次成功研發(fā)的AI技術(shù)導(dǎo)入質(zhì)譜分析儀器軟件。

※1 從大阪大學(xué)研究生院工學(xué)研究專業(yè)福崎英一郎教授、該校信息科學(xué)研究專業(yè)松田史生教授處獲得研究人員需求。在島津制作所、大阪大學(xué)開設(shè)以代謝組學(xué)分析技術(shù)研發(fā)為目的的“大阪大學(xué)?島津分析革新共同研究講座”。

※2 從質(zhì)譜分析數(shù)據(jù)（圖表）中，讀取峰寬及峰高的工程。

※3 供深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)開展學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)。對(duì)輸入網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)及其輸出結(jié)果進(jìn)行編組。本技術(shù)應(yīng)用中，為分析儀器輸出數(shù)據(jù)與相應(yīng)經(jīng)驗(yàn)者peak picking 結(jié)果的比對(duì)組合。

※4 將經(jīng)驗(yàn)者手動(dòng)peak picking 結(jié)果稱作“正確范圍”，與AI自動(dòng)peak picking 結(jié)果“預(yù)測(cè)范圍”進(jìn)行比較。如兩者重疊率超過50％，則判斷為“匹配”，反之則為“不匹配”。在“匹配”情況下，除被正確檢測(cè)的峰值外，將預(yù)測(cè)范圍中出現(xiàn)、但無法與正確范圍匹配的項(xiàng)目定義為“錯(cuò)誤檢測(cè)”，將正確范圍中出現(xiàn)、但無法與預(yù)測(cè)范圍匹配的項(xiàng)目定義為“未檢測(cè)”。錯(cuò)誤檢測(cè)率計(jì)算公式為：錯(cuò)誤檢測(cè)數(shù) / (檢測(cè)數(shù)＋錯(cuò)誤檢測(cè)數(shù))、未檢測(cè)率計(jì)算公式為：未檢測(cè)數(shù) / (檢測(cè)數(shù)＋未檢測(cè)數(shù))。

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