人工智能可以分辨健康组织和癌组织贴面机
2022-09-02
人工智能可以分辨健康组织和癌组织
胶刮刀英国《自然医学》杂近日发表一项最新研究,美国研究人员建立深度学习模型,开发出一种可以分辨健康组织和癌组织的人工智能(AI)系统。该系统无需人类病理学专家去标注,可以加速癌症的诊断。
一直以来,由于需要大量手动标注数据集,阻碍了病理学相关系统的开发及其在临床实践中的应用。于是,医学界人士和工程师们希望能利用人工智能改善这一状况。
为实现这一目标,美国纪念斯隆凯特琳癌症中心科学家领导的研究团队,此次构建了一个大规模数据集包括来自逾1.5万名前列腺癌、皮肤癌、乳腺癌患者的逾4.4万例组织切片,并建立无需病理学家人工标注,就能识别肿瘤细胞的深度学习模型。
这种深度学习算法能帮病理学家排除最多75%的无用信息组织样本,同时确保100%的敏感性。研究人员表示,该系统能够以前所未有的规模训练准确的分类模亲子教育型,为临床实践中计算决策支持系统的部署奠定了基础。与滚揉机此同时,其未来也将会用于辅助癌症中心的病理诊断,提高常规临床实践的效率。
近年来,人工智能在癌症诊断领域取得了越来越多的突破,譬如圣地亚哥海军医学中心和谷歌AI的研究人员开发出的系统,就可以利用癌症检测算法来自主评估淋巴结活检,从而对转移性乳腺癌患者的诊断和治疗进行更好的决策;而纽约大学医学院研究团队开发的机器抗氧剂学习程序,不仅能够以97%的准确率确定患者的肺癌类型,还可以识别导致异常细胞生长的变异基因。
一直以来,由于需要大量手动标注数据集,阻碍了病理学相关系统的开发及其在临床实践中的应用。于是,医学界人士和工程师们希望能利用人工智能改善这一状况。
为实现这一目标,美国纪念斯隆凯特琳癌症中心科学家领导的研究团队,此次构建了一个大规模数据集包括来自逾1.5万名前列腺癌、皮肤癌、乳腺癌患者的逾4.4万例组织切片,并建立无需病理学家人工标注,就能识别肿瘤细胞的深度学习模型。
这种深度学习算法能帮病理学家排除最多75%的无用信息组织样本,同时确保100%的敏感性。研究人员表示,该系统能够以前所未有的规模训练准确的分类模亲子教育型,为临床实践中计算决策支持系统的部署奠定了基础。与滚揉机此同时,其未来也将会用于辅助癌症中心的病理诊断,提高常规临床实践的效率。
近年来,人工智能在癌症诊断领域取得了越来越多的突破,譬如圣地亚哥海军医学中心和谷歌AI的研究人员开发出的系统,就可以利用癌症检测算法来自主评估淋巴结活检,从而对转移性乳腺癌患者的诊断和治疗进行更好的决策;而纽约大学医学院研究团队开发的机器抗氧剂学习程序,不仅能够以97%的准确率确定患者的肺癌类型,还可以识别导致异常细胞生长的变异基因。
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