人工智能可准确检测 13 种癌症

研究人员在新型 AI 系统方面取得了突破：它可以分析组织样本并以高达 98% 的准确率识别 13 种恶性癌症。

剑桥大学的研究人员写道：“癌症仍然是人类最具挑战性的疾病之一，每年报告的病例超过 1900 万，死亡人数达 1000 万。”

研究人员采用二元和多类机器学习模型来区分癌症和非癌组织样本，从而可以识别多种癌症类型。

他们的研究揭示了早期癌症发展过程中的特征性 DNA 修饰，使该系统能够以 98.2% 的惊人准确率识别非癌组织样本中的 13 种不同癌症类型。

这项医疗技术的突破代表着肿瘤学的重大飞跃，有可能彻底改变癌症的诊断和治疗。5C Network 联合创始人兼首席执行官 Kalyan Sivasailam 表示：“将先进的人工智能技术融入癌症诊断，对于提高诊断准确性、个性化治疗方案以及最终改善患者治疗效果具有巨大的潜力。” 印度快报）。

“然而，必须仔细考虑道德、监管和实际挑战，以确保在临床环境中安全有效地部署，”Sivasailam 博士补充道。

揭秘准确度：深度学习强国

Sivasailam 博士阐述了该 AI 惊人准确性背后的关键技术。他解释说，该系统利用了深度学习，特别是卷积神经网络 (>)。这些 > 擅长图像识别任务，使它们能够从大量标记的医学成像扫描数据集中学习复杂的模式和特征。

通过利用预先训练的模型，人工智能的准确性得到了进一步提升。这些模型经过专门的癌症数据集微调，具有双重优势。它们具备从海量数据集中收集的关于一般图像特征的丰富知识，然后根据癌症检测的具体任务精心定制这一基础。

Sivasailam 博士还强调了视觉转换器 (ViT) 作为下一代方法的潜力。ViT 能够整合多模态数据，例如患者人口统计和病史以及图像。这种整体方法使人工智能能够更全面地了解患者的病情，从而可能做出更精确的诊断。

对预后和治疗的影响

Sivasailam 博士强调了这项技术对预后和治疗计划的积极影响。“自主系统可以完美地完成大部分工作，让放射科医生可以专注于需要大量沟通的复杂手术和移植病例等病例。”

他补充道：“大量的扫描不会让放射科医生精疲力竭，他们可以专注于需要专业知识的工作，而人工智能也不会感到疲倦。”

Sivasailam 博士进一步强调了该技术改善患者治疗效果的潜力。人工智能在检测多种癌症方面具有很高的准确性，可以实现早期诊断，这是成功治疗的关键因素。早期检测已被证明与显著改善预后和存活率有关。

除了精准的癌症类型检测，人工智能还可以识别特定的癌症亚型和潜在的遗传标记。这种细致的分析为根据每位患者独特的癌症特征量身定制个性化治疗方案铺平了道路。

整合与潜在障碍

无缝集成到现有临床工作流程对于最大限度地发挥 AI 工具的优势至关重要。一种方法是将 AI 分析直接纳入放射科医生的常规扫描和审查流程。这使他们能够利用 AI 作为决策支持工具，获得初步分析并突出显示需要进一步调查的关注领域。

为确保该技术的成功实施，需要克服几个障碍。首先，必须保证人工智能模型在不同人群和临床环境中的有效性。

其次，这些工具必须标准化，以确保与不同医疗机构使用的各种成像设备和协议兼容。最后，与电子健康记录 (EHR) 系统的无缝集成至关重要。

这将使临床医生能够轻松访问和利用人工智能生成的可操作的见解和报告。

虽然这些挑战需要引起重视，但人工智能和自动化的进步已经在癌症治疗革命中发挥着关键作用。例如， 药丸机器人 – 一款革命性的可吞咽机器人，有望改变胃肠道检查。这项创新可能会消除去医院检查胃癌的需要。

另一个进步的例子来自 近期案例 在澳大利亚，一位医生由于采用一项突破性的新疗法，一年内不再患癌症。