科学家利用人工智能技术研发新型乳腺癌检测方法,旨在提高早期发现乳腺癌的几率,从而降低死亡率。近期,MIT CSAIL 实验室和 Jamel诊所的科学家共同创建了一种名为“Mirai”的深度学习系统,可根据传统乳房X光检查预测乳腺癌风险。这一创新系统有望实现个性化癌症筛查和更优的患者治疗效果。
Mirai系统在预测患者未来乳腺癌风险方面表现出色,且能适应不同临床环境和种族。研究人员利用麻省总医院的大量检查结果对 Mirai 进行训练,并在多个医院进行了大规模验证。结果显示,经过改进后的乳腺癌风险模型相较于以往方法更具针对性,并能更早地发现乳腺癌,降低筛查过程中的伤害。
除 Mirai 外,科学家们还在探索将人工智能技术应用于乳腺癌检测的其他方法。例如,一种可穿戴超声波设备可以帮助患者在早期发现肿瘤,此项技术同样来自 MIT。此外,研究人员还发现,利用人工智能的医生比未采用人工智能技术的医生更容易发现乳腺癌,从而减轻放射科医生的工作负担。
为实现将人工智能技术广泛应用于乳腺癌检测的目标,研究者正与全球各地临床医生展开合作,开展更大规模的验证和临床实践。未来,随着人工智能技术的不断发展和优化,乳腺癌的早期发现和有效治疗将成为现实,为广大患者带来福音。