AI模型以近乎完美的准确率检测子宫内膜癌
来自查尔斯达尔文大学的研究人员首次展示了一种强大的新AI模型，名为ECgMLP，该模型能够以显著的精确度检测子宫内膜癌。该模型在从显微图像中识别癌性组织方面取得了令人印象深刻的99.26%准确率，远远超过了人类专家和现有的诊断工具。
癌症诊断的飞跃
子宫内膜癌是高收入国家中最常见的妇科癌症。传统上，它是通过组织病理学分析进行诊断的，人类专家在显微镜下检查组织样本。然而，即使是经验丰富的医生也可能错过疾病的微妙迹象。人类的诊断准确率通常在78%到81%之间，留下了错误和延误治疗的空间。
ECgMLP模型利用专业的注意机制和深度学习技术，以高于人类感知的水平分析组织切片。它学习识别细胞结构中的复杂模式，并能够可靠地区分健康和癌性组织。
多种癌症类型的高效表现
尽管该模型专门为子宫内膜癌开发，但研究人员也测试了其在其他常见癌症中的准确性。结果同样令人印象深刻：
- 结直肠癌： 98.57% 的准确率
- 乳腺癌： 98.20% 的准确率
- 口腔癌： 97.34% 的准确率
这表明ECgMLP不仅效果显著，而且通用性强，可能成为不同癌症类型组织病理学的游戏规则改变者。
以AI转变医疗保健
早期和准确的检测在抗击癌症的斗争中至关重要。当癌症在早期被发现时，许多癌症都是高度可治疗的。像ECgMLP这样的工具有潜力通过加快诊断并减少错误来挽救生命。它们还可以减轻医务人员的工作负担，因为他们往往在资源有限的环境中承受压力。
除了临床准确性，像ECgMLP这样的AI驱动的诊断还可以帮助医疗保健的普及。在许多地区，训练有素的病理学家短缺。一个可靠的AI工具可以为缺乏专业人员或设备的医院和诊所提供专家级的分析。
接下来会发生什么
开发团队计划继续改进ECgMLP并在真实的临床环境中进行测试。长期愿景不是取代人类医生，而是为他们提供高度准确和可扩展的诊断工具。随着数字病理学的势头增强，像这样的AI模型可能成为现代医疗系统的核心组成部分。
ECgMLP代表了人工智能在医学中整合的重大进步。准确率超过99%，它为诊断精确性和可及性的未来提供了一瞥。
参考
原始来源： 查尔斯达尔文大学新闻