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发布时间：2024-07-31 10:48:32 来源：本站 作者：admin
麻省理工学院 (MIT) 在乳腺癌检测方面取得了突破性进展。 Jameel 机器学习诊所和麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的研究人员开发了一种人工智能模型，能够在临床诊断前五年识别乳腺癌。
这种名为 Mirai 的深度学习模型基于乳房 X 光检查，旨在检测高危女性的癌前变化。
它可以预测患者在未来各个时间点的风险，并且可以结合年龄和家族史等临床风险因素（如果有）。此外，Mirai 旨在保持一致的预测，尽管存在微小的临床差异，例如不同的乳房 X 光检查机器。
技术解释
Al 模型分析了 122 名患者的 560 个组织样本的染色质图像，识别了导管原位癌 (DCIS) 不同阶段的八种不同的细胞状态。
通过考虑细胞组成和空间排列，该模型揭示组织组织对于预测疾病进展至关重要。
人工智能利用卷积变分自动编码器，从简单的染色质染色图像中学习，与复杂的测序技术相比，这是一种更具成本效益且易于使用的方法。值得注意的是，该模型甚至在人眼看来正常的组织中也检测到了与侵袭性癌症相关的细胞状态。
阿南德·马辛德拉称赞“未来”
商业大亨 Anand Mahindra 强调了这一医学进步，并在 X 上分享了一篇帖子，赞赏 Al 能够提前五年检测出乳腺癌。
目前，如果早期发现，乳腺癌的五年生存率约为 90%，这一五年诊断和治疗的领先优势可以显着改善患者的预后。
谷歌人工智能检测乳腺癌
谷歌的人工智能已经开始在可识别信息已被删除的筛查中检测乳腺癌。与专家相比，谷歌的人工智能发现癌症的准确性更高，假阴性和假阳性更少。
英国帝国癌症研究中心、西北大学和皇家萨里郡医院与 Deepmind 合作，对 Al 进行了测试，以帮助世界各地的放射科医生更准确地检测乳腺癌。
