“哈佛AI助癌症诊断，Nature期刊突破96%准确率

近日，由哈佛医学院等多家研究机构共同开发的创新性AI癌症诊断模型CHIEF（Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation，临床组织病理学成像评估基础）在科学界引起了广泛关注，该成果于9月4日发表于国际知名学术期刊《Nature》。这项研究不仅标志着AI在医疗诊断领域的又一重大突破，也展现了人工智能在精准医疗中的巨大潜力。

CHIEF模型突破了传统AI癌症诊断系统的局限，它不仅能够执行多种诊断任务，还能识别不同癌症类型的关键特征，为临床医生提供更为全面和精准的诊断信息。该模型通过分析肿瘤组织的数字切片，能够检测癌细胞、分析肿瘤的基因特征，预测患者生存率，并精确定位肿瘤微环境。更重要的是，CHIEF模型还揭示了此前未被认为与患者生存相关的特定肿瘤特征，为癌症研究提供了新的方向。

研究团队首先在1500万张未标记的图像上进行模型训练，随后在6万张全切片图像上进一步优化。这种训练方式使得模型能够结合局部和整体信息，进行更为全面的分析。在随后的测试中，CHIEF模型在19400多张全切片图像上展现了出色的性能，其准确率在多个任务上较其他先进AI方法高出36%。

在癌症检测方面，CHIEF模型在涵盖11种癌症类型的15个数据集上准确率达到近94%，在5个活检数据集上准确率更是高达96%。此外，CHIEF在分析肿瘤的基因特征、预测患者生存率以及识别与治疗反应相关的基因和DNA模式等方面也表现出色。

值得一提的是，CHIEF模型在预测弥漫性大B细胞淋巴瘤、甲状腺癌、头颈部癌症等癌症类型的特定基因突变方面，准确率分别达到了96%、89%和91%，这些成果对于精准制定治疗方案具有重要意义。

此外，CHIEF模型还能根据肿瘤组织病理图像预测患者生存期。在来自17家不同机构的患者样本中，CHIEF在区分长期生存患者和短期生存患者方面表现出色，其表现比其他模型好8%，在晚期癌症患者中的表现更是高出10%。

研究团队表示，CHIEF模型在图像上识别出的与肿瘤侵袭性和患者生存率相关的模式，为临床医生提供了有价值的参考。例如，在观察长期生存者的肿瘤时，CHIEF发现免疫细胞数量更多，这可能意味着免疫系统已被激活来攻击肿瘤；而在观察短期生存者的肿瘤时，模型识别出了一些需要关注的区域，如细胞大小比例异常、细胞核的非典型特征等。

总之，CHIEF模型的问世，不仅为癌症诊断领域带来了新的突破，也为人工智能在精准医疗领域的应用提供了新的思路。我们有理由相信，随着AI技术的不断发展，其在医疗领域的应用将越来越广泛，为人类健康事业作出更大贡献。