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[导读]I快速高效的工作能力是毋庸置疑的,以肺癌筛查为例,之前对检查结果的确认需要医生亲自来观察患者肺部的医学影片,由于待筛查人群数量巨大,真正的肺癌患者在人群中所占比例又很小,这就造成了医生要进行大量的重复观察才能真正筛查出一名肺癌患者。而引进AI后,就能够替代影像科医生的重复筛查工作。

近几年来,AI逐步走进医疗领域,其高速的海量数据的处理能力,能够帮助医生从重复繁杂的简单工作中解放出来。随着人工智能技术的发展,这一技术应用的领域也越来越广泛。

AI快速高效的工作能力是毋庸置疑的,以肺癌筛查为例,之前对检查结果的确认需要医生亲自来观察患者肺部的医学影片,由于待筛查人群数量巨大,真正的肺癌患者在人群中所占比例又很小,这就造成了医生要进行大量的重复观察才能真正筛查出一名肺癌患者。而引进AI后,就能够替代影像科医生的重复筛查工作。

但是,由于技术的限制,AI只能进行影片的筛查工作,而不能直接诊断患者是否患癌。然而,近日科学家却开发出了一个新的学习程序,不仅能够让AI以97%的准确率确定患者的肺癌类型,甚至还能识别导致异常细胞生长的变异基因。

研究人员使用了来自Google的深度卷积神经网络Inception v3来开发程序,之后使用来自The Cancer Genome Atlas(TCGA)数据集的1634张图像对AI进行了重新训练。未来,该研究团队计划继续对AI程序进行进一步的数据培训,使其能够以超过90%的准确率确定哪些基因在特定癌症中发生突变。届时他们将会申请将该技术用于临床,用来辅助进行不同癌症类型的诊断工作。

研究人员表示:“这项研究表明,深度学习卷积神经网络是一个非常有用的工具,能够帮助病理学家分类肺部组织的医学图像,这些信息对于向肺癌患者应用适当的定制靶向治疗至关重要,我们可以利用这点开发一种多样化的治疗方法,增加精准医学的范围和性能。”

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