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化工仪器网 时事热点】近日，据美国东北大学团队在《癌症》杂志上发布的文章表明，其团队成功开发出一款基于网络的人工智能(AI)系统，这款系统在检测乳腺癌方面的准确率高达99.72%。
资料显示，该团队创建了一个集成式深度学习模型，这一模型可整合多款不同模型来提高诊断的准确性并减少误差，利用目前公开的数据库(如癌症组织病理学数据库(BCHD)中储存的恶性和良性乳腺组织的图像)，对这一智能模型进行深度训练，使其能在实验过程中对乳腺的健康程度进行辨别。
这款新开发的AI系统能够查看高分辨率图像，从历史数据中不断学习如何识别癌症并进行诊断，并且这一能力将在应用的过程中不断加强。数据显示，本模型在活检中几乎不会错过一个肿瘤。
相比于传统的问诊，这一模型能够在连续诊断多人后保持稳定性能，不会因资历、经验、疲劳等因素影响检测结果的准确性。在理想情况下，该系统能帮医生更快、更准确地识别患者，用于诊断那些缺乏患者数据的罕见癌症。
AI在医疗诊断领域的应用案例日益增多，展示了AI在医疗诊断中的实际应用和潜力。
肺癌作为世界上常见的恶性肿瘤之一，早期诊断对治疗至关重要。借助深度学习的算法，研究人员开发出了一种基于肺部CT扫描图像的肺癌诊断系统。该系统通过大量肺部CT图像的训练，学习识别肺部正常组织和恶性肿瘤的特征。经过测试，该系统在肺癌诊断上的准确率达到了93%，远超传统医学影像学。
Da Vinci手术
机器人为例，它结合了远程控制和机器学习技术，实现了更精确和无误的手术操作。通过高像素摄像头和微创手术仪器，医生能够远程进行手术，减少手术风险和并发症。机器人手术系统还能减少手术切口，减轻患者术后疼痛感，缩短康复期。
传统的问诊方式需要长时间的面对面交流，而智能问诊辅助系统则提高了初步诊断的效率。患者可以通过在线平台输入病情信息，系统结合病历、症状、病史等信息和医疗数据、专家经验进行初步诊断预测。OncologyAI的智能辅助诊断和治疗决策系统：OncologyAI系统整合了全球的临床数据和癌症病例，为医生提供最新的医学知识和疗效数据。系统能够根据患者的病情特点和基因信息，提供个性化的治疗建议，帮助医生制定最佳治疗计划。在一位晚期乳腺癌患者的案例中，OncologyAI系统推荐了针对该患者基因突变的新型靶向治疗方案。
一位年轻女子在多次求医无果后，尝试与ChatGPT交流，得到了克雅氏病(一种罕见神经退行性疾病)的可能诊断结果。在ChatGPT的建议下，该女子接受了进一步检查，最终确诊为克雅氏病，并及时得到了治疗。
这些案例充分展示了AI在医疗诊断中的广泛应用和显著效果，不仅提高了诊断的准确性和效率，还为患者带来了更好的治疗体验和结果。随着技术的不断进步，AI在医疗领域的应用将越来越广泛，为医疗行业带来更多的创新和变革。
