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人工智能“算命”:用神经网络预测乳腺癌发病风险,准确率已超40%

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一个联合研究小组已经开发出一种人工智能系统,可以在症状出现前数年预测乳腺癌。

在《科学转化医学》(Science Translational Medicine)上刊登的论文中,该团队描述了系统开发和训练过程,以及实际测试效果。

近年来,人工智能应用已经在医学诊断领域取得了进展,它们可以通过训练数千个病例来判断癌症或其他疾病。经过培训后,许多系统已经在实际应用中显示出良好的性能。

在这项新的研究中,研究人员使用了多年来多次筛查的女性的乳房x线照片数据。他们训练该系统来研究最终患上乳腺癌的女性的乳房x光片历史,然后利用该系统根据她们自己的乳房x光片历史数据来预测未来女性患乳腺癌的风险。

该系统称为Miria,对其的测试进行了五年,有足够的时间来确定在研究开始时接受测试的女性是否患有乳腺癌。

研究人员发现,在那些在五年内发展成乳腺癌的女性中,Mirai预测准确率为41.5%。团队指出,其他预测方法接近36%。测试包括来自几个种族的女性,研究小组发现Mirai在所有的种族中表现都一样好,这表明该系统可以用于不同的人群。

编译/前瞻经济学人APP资讯组

论文链接:

https://stm.sciencemag.org/content/13/578/eaba4373


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