在公开数据集 Camelyon 16大赛测试集上,该算法的肿瘤定位 FROC 分数达到0.8096,超过专业病理医生水平以及由哈佛和麻省理工学院联合团队所保持的最好成绩而一旦发现微转移肿瘤细胞群,病人的治疗方案和预后可能就会有极大差别。为了帮助病理医生更有效地阅读病理切片,研究人员提出了许多深度学习算法,来预测病理切片中的肿瘤细胞区域。大赛的测试集上,“神经条件随机场”算法获得了高达0.8096的肿瘤定位 FROC 分数,不仅显著超越了专业的病理医生水平同时,百度研究院也在 Github 上开源了整套算法代码,以便其他研究人员在此基础上进行更深入的研究,