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人工智能模型可識別可能發(fā)展為侵襲性癌癥的某些乳腺腫瘤階段

2024-07-23 10:32:38 來源：
導讀 導管原位癌 (DCIS) 是一種癌前腫瘤，有時會發(fā)展為高度致命的乳腺癌。它占所有乳腺癌診斷的 25% 左右。由于臨床醫(yī)生很難確定 DCIS 的...

導管原位癌 (DCIS) 是一種癌前腫瘤，有時會發(fā)展為高度致命的乳腺癌。它占所有乳腺癌診斷的 25% 左右。

由于臨床醫(yī)生很難確定 DCIS 的類型和階段，DCIS 患者經(jīng)常接受過度治療。為了解決這個問題，麻省理工學院和蘇黎世聯(lián)邦理工學院的跨學科研究團隊開發(fā)了一種 AI 模型，可以從廉價且易于獲取的乳腺組織圖像中識別 DCIS 的不同階段。他們的模型表明，組織樣本中細胞的狀態(tài)和排列對于確定 DCIS 的階段都很重要。

由于此類組織圖像非常容易獲得，研究人員能夠構(gòu)建同類中最大的數(shù)據(jù)集之一，并用它來訓練和測試他們的模型。當他們將其預測與病理學家的結(jié)論進行比較時，他們發(fā)現(xiàn)在許多情況下存在明顯的一致性。

將來，該模型可以作為一種工具，幫助臨床醫(yī)生簡化簡單病例的診斷，而無需進行勞動密集型測試，從而讓他們有更多時間評估那些不太清楚 DCIS 是否會變得具有侵襲性的病例。

“我們邁出了第一步，認識到在診斷 DCIS 時應該關注細胞的空間組織，現(xiàn)在我們已經(jīng)開發(fā)出一種可擴展的技術。從這里開始，我們真的需要一項前瞻性研究。與醫(yī)院合作并將這項技術應用于臨床將是向前邁出的重要一步，”電氣工程與計算機科學系 (EECS) 和數(shù)據(jù)、系統(tǒng)和社會研究所 (IDSS) 教授 Caroline Uhler 表示。

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