美媒稱，新研究顯示，用於人臉識別和語音識別的智能手機技術能夠識別乳腺癌腫瘤。
據合眾國際社11月19日報道，美國北卡羅來納大學研究人員利用人工智能機器學習技術識別腫瘤，並且能夠根據腫瘤等級、雌激素受體狀態、PAM50內在亞型、組織學亞型和復發風險評分等因素對這些腫瘤進行歸類。經過與兩位病理學家的研究結果逐一對比，這項基於人工智能的技術區分中低級別腫瘤和高級別腫瘤的準確率為82%，這兩位病理學家的腫瘤等級評估準確率為89%。
北卡羅來納大學查珀爾希爾校區計算機科學系研究生助教、研究報告第一作者茜瑟·庫蒂爾說：“你的智能手機能夠解讀你的語言，在照片中尋找並識別面孔。我們利用的正是這種在圖像中捕獲抽象特徵的技術，只不過我們用它解決一個完全不同的問題。”
報道稱，這項人工智能技術還能高度準確地顯示，它發現的導管腫瘤和小葉腫瘤的復發風險是高是低。這項技術還能發現基底細胞樣亞型，這種亞型可以決定乳腺癌的基因表達。
北卡羅來納大學吉林斯全球公共衛生學院的梅莉薩·特勒斯特教授說：“計算機只是通過觀看圖像就能高度準確地估測生物標記風險，這讓我們感到十分驚訝。我們花費大量資金使用分子工具衡量那些生物標記，而這種利用圖像的新方法估測腫瘤表型或亞型的準確率能夠達到80%以上。這太神奇了。”
研究人員思考了計算機如何能夠識別這些腫瘤及其不同特徵以及它能否預測未來的結果。
特勒斯特說：“計算機從圖像中提取了大量信息。我們希望檢測這些特徵預測結果的能力如何，以及我們是否能夠綜合利用這些特徵和分子數據等其他資料取得更好的結果，例如讓患者對其病程有更精確的認識，或者哪種治療方案可能有效。”
北卡羅來納大學醫學院分子腫瘤學教授夏爾·佩魯說：“在結果證實方面還有很長的路要走，但我相信，隨著我們獲得越來越多可用於訓練計算機的圖像，這種技術的準確率只會越來越高。”
相關研究報告發表於英國《乳腺癌》雜誌。
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