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MIT開發出可識別人體癌變組織的AI系統,準確率高達97%

該系統幫助了超過30%的患者免受外科手術的痛苦。

近日,MIT CSAIL(麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室)的研究人員就開發出了一套人工智慧系統,用以預測很識別人體可能癌變的高危組織。

據悉,該系統是由MIT CSAIL、MGH(麻省綜合醫院)和哈佛醫學院的研究團隊共同開發的,是一套基於機器學習技術的機器學習模型。此外,研發人員還讓該系統進行了600個高風險病灶的分析訓練,並在綜合了家族遺傳史、人口統計和過往的組織活檢等變數之後,該模型對335個病灶(最終升級為癌症的病患)進行了測試,測試結果顯示,其診斷的準確率高達97%。

目前,乳X射線照片是乳腺癌最主要的診斷工具,一旦X光片顯示可疑的病變組織之後,患者就會被會安排針刺活檢。通常情況下,如果患者的活檢報告顯示為異常,醫生就會建議她手術切除病灶。

數據統計顯示,目前美國每年有近4萬婦女要經受侵入性手術切除部分乳腺組織的痛苦,但大多數人在手術後卻發現她們的「危險」組織是良性的。可以說,當前的相關診斷工具並不能準確識別「癌變」組織。所以,研發出更精確或改進檢測、診斷工具是非常必要的。

MIT CSAIL 方面表示,他們開發的模型可以有效的減少假陽性和不必要的手術,

在將該機器學習模型引入常規診斷實踐後,準確率非常的高,幫助了超過30%的患者免受外科手術的痛苦。


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