准确率高达94%,AI模型检测癌症研究登上Nature

2024-09-10     福布斯

最近,哈佛医学院研究人员研究出一种全新的AI模型——CHIEF(临床组织病理学图像评估基础),可用于处理不同类型癌症的各种诊断程序。

据悉,CHIEF是通过分析1,500万张未标记的图像和60,000张完整切片图像而打造的AI模型系统,能够更准确地诊断和评估各种癌症,甚至能预测患者的生存率和提供治疗建议。

相比之下,现有AI系统需要经过训练来执行特定任务,例如检测癌症的存在、预测肿瘤的遗传特征等,往往只适用于少数癌症类型。相比之下,CHIEF的适应性更强,可执行各种任务,例如经过测试,它可以适用于19种肺癌、乳腺癌、前列腺癌等检测,并且灵活性更强。

同时,CHIEF不仅能够读取肿瘤组织的数字切片,还可以识别癌细胞,预测肿瘤的分子特征。更重要的是,它的准确率比大多数现有AI系统高出许多。经过全面的测试,CHIEF在癌症检测、肿瘤来源识别以及预测患者生存等项目上,表现超出当前最先进的AI体系或技术,准确率从94%到96%不等。研究团队表示,未来他们将继续完善 CHIEF 模型的功能,包括对稀有疾病和非癌性病症样本的训练,提升其在分子数据识别方面的能力,甚至还计划让其能够预测新型癌症治疗的效果和副作用。

相关研究论文以“A pathology foundation model for cancer diagnosis and prognosis prediction”为题,已发表在权威科学期刊Nature上。

一直以来,AI在生物医药领域被广泛应用,其中组织病理学图像评估是诊断癌症的一种有效的方法。而随着新一代AI技术的涌现,借助全新模型,带来了更精确、适应性更强的治疗方案。

文章来源: https://twgreatdaily.com/zh-hans/66d93a487c41315b2a5930a5a8dd2ce3.html