新的人工智能技术提供了一种廉价且可靠的方法来预测疾病进展。
保罗谢尔研究所 (PSI) 和麻省理工学院 (MIT) 的研究人员开发了一种 AI 系统来改善乳腺癌的分类。这项新技术由 PSI 的 GV Shivashankar 和麻省理工学院的 Caroline Uhler 领导，旨在提供一种可靠且经济有效的方法来预测导管原位癌 (DCIS) 进展为浸润性导管癌 (IDC)。
DCIS 是乳腺导管乳腺癌的前兆，约占乳腺癌诊断的 25%。在 30% 至 50% 的病例中，它可以发展为具有威胁性的侵袭性形式。人工智能系统使用 DAPI 染料染色的组织样本进行训练，分析染色质图像以识别与人类病理学家识别的模式相匹配的模式。这种方法充分利用了人工智能的潜力，正如《柳叶刀数字健康》的研究强调的那样，人工智能在乳腺癌检测方面的表现优于放射科医生。
研究人员认为，这种基于人工智能的肿瘤分类方法具有巨大的潜力，但还需要进一步研究以确保其可靠性和安全性。自 2020 年以来，美国国防部 (DoD) 一直在使用人工智能检测癌症，展示了人工智能在医疗诊断中日益重要的作用。PSI 和麻省理工学院开发的新系统可以为患者提供更准确的预测和更好的治疗决策。
评论