該系統(tǒng)幫助了超過30%的患者免受外科手術(shù)的痛苦。

近日，MIT CSAIL（麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室）的研究人員就開發(fā)出了一套人工智能系統(tǒng)，用以預(yù)測很識別人體可能癌變的高危組織。

據(jù)悉，該系統(tǒng)是由MIT CSAIL、MGH（麻省綜合醫(yī)院）和哈佛醫(yī)學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)共同開發(fā)的，是一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。此外，研發(fā)人員還讓該系統(tǒng)進(jìn)行了600個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)病灶的分析訓(xùn)練，并在綜合了家族遺傳史、人口統(tǒng)計(jì)和過往的組織活檢等變量之后，該模型對335個(gè)病灶（最終升級為癌癥的病患）進(jìn)行了測試，測試結(jié)果顯示，其診斷的準(zhǔn)確率高達(dá)97%。

目前，乳X射線照片是乳腺癌最主要的診斷工具，一旦X光片顯示可疑的病變組織之后，患者就會(huì)被會(huì)安排針刺活檢。通常情況下，如果患者的活檢報(bào)告顯示為異常，醫(yī)生就會(huì)建議她手術(shù)切除病灶。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，目前美國每年有近4萬婦女要經(jīng)受侵入性手術(shù)切除部分乳腺組織的痛苦，但大多數(shù)人在手術(shù)后卻發(fā)現(xiàn)她們的“危險(xiǎn)”組織是良性的?？梢哉f，當(dāng)前的相關(guān)診斷工具并不能準(zhǔn)確識別“癌變”組織。所以，研發(fā)出更精確或改進(jìn)檢測、診斷工具是非常必要的。

MIT CSAIL 方面表示，他們開發(fā)的模型可以有效的減少假陽性和不必要的手術(shù)，

在將該機(jī)器學(xué)習(xí)模型引入常規(guī)診斷實(shí)踐后，準(zhǔn)確率非常的高，幫助了超過30%的患者免受外科手術(shù)的痛苦。

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