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应用软件用于辅助诊断乳腺癌。然而，人工智能 (AI) 的最新进展正在解决与不同类型肿瘤的检测、分类和监测相关的挑战。AI 可以应用深度学习算法对乳房 X 线摄影或组织学检查进行自动分析。数字化乳房 X 线摄影或全幻灯片图像生成的大量数据可以通过先进的机器学习进行互操作。这可以快速评估图像上的每个组织块，从而实现更快、更灵敏、与人类表现相比更可重复的诊断。另一方面，癌细胞外泌体是癌细胞释放到血液循环中的细胞外囊泡，正在被探索作为癌症生物标志物。最近对癌症外泌体内容物的研究表明，封装的 miRNA 和其他生物分子可指示肿瘤亚型、可能的转移和预后。因此，从理论上讲，通过纳米基因组学，可以构建每种乳腺肿瘤亚型、雌激素受体状态和潜在转移部位的概况。然后，可以使用装有 AI 程序的实验室仪器通过将疑似患者的血清 miRNA 和生物分子组成与可用的模板概况进行匹配来诊断疑似患者。在本文中，我们讨论了建立基于纳米基因组学 AI 的乳腺癌诊断方法的优势，与目前正在适应 AI 的金标准放射学或组织学方法相比。此外，我们还讨论了基于外泌体包裹的内容物而非游离循环 miRNA 和其他生物分子构建乳腺癌诊断和预后生物分子谱的优势。
抗击乳腺癌的活力二人组
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