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问：深度学习的模型如何保持不断更新？病理医生可以怎样判断深度学习模型如今结果的准确性？
南京大学医学院附属鼓楼医院樊祥山教授：
对于深度学习模型来说，其实深度学习本质上是各种机器学习模型的子集。现在其实在很多方面，深度学习模型已经超过了人的脑力和记忆力。
深度学习模型的学习过程，其实就是模型参数不断更新的过程，它主要是通过后向传播的算法，从网络的后层往前层逐层推进，以逐层更新每一层参数的方式来学习人类交给它的经验和知识。这些经验和知识最终被包含在网络的参数里面。通过大量的惩罚和更新参数的这种学习方式，模型学习把人类教给它的经验和知识学习得越来越准确，最后达到最低的预测误差率，从而结束模型参数的更新，最终达到接近最优的性能。所以说深度学习模型是通过不断调整参数进行更新，模型的学习准确度也会越来越得到优化。
有时我们需要通过模型帮助我们判断某一标志物表达的情况，比如胃癌HER-2基因的表达，这个时候我们可以通过金标准帮助我们验证AI的判读是否准确。
举个简单的例子，比如对于胃癌或乳腺癌的HER-2基因，在进行免疫组化之后，我们可以通过几个专家先进行判读，然后让人工深度学习模型进行判读，再比较两方的判读是否一致。若两方判读非常一致，我们判断两方结果符合度一致，但是如果出现分歧，我们可以借助病理的金标准进行判断，比如可以追加FISH检查，判断是专家的结果正确，还是AI的结果正确。
另外，如果我们需要通过人工智能的方式帮助我们判断患者对一些药物的疗效如何时，我们其实可以通过这一患者使用相应药物治疗后的实际临床效果，验证 AI模型的判断是否准确。
本文由南京大学医学院附属鼓楼医院樊祥山教授作答，刘宝瑞教授审校
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