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AI 模型可识别可能发展为侵袭性癌症的某些乳腺肿瘤阶段
该模型可以帮助临床医生评估乳腺癌分期，并最终有助于减少过度治疗。
来源:MIT新闻 - 人工智能导管癌原位（DCIS）是一种前侵染前肿瘤，有时会发展为高度致命的乳腺癌形式。它约占所有乳腺癌诊断的25％。
因为临床医生很难确定DCI的类型和阶段，因此DCIS患者通常过度治疗。为了解决这个问题，来自麻省理工学院和苏黎世Eth的研究人员的跨学科团队开发了一种AI模型，可以从廉价易用的乳房组织图像中识别出DCI的不同阶段。他们的模型表明，组织样品中细胞的状态和排列对于确定DCI阶段很重要。
由于这样的组织图像非常容易获得，因此研究人员能够构建同类数据集之一，他们用来训练和测试其模型。当他们将其预测与病理学家的结论进行比较时，他们在许多情况下发现了明确的一致性。
将来，该模型可以用作帮助临床医生简化较简单病例的诊断而无需进行劳动密集型测试的工具，从而使他们有更多时间来评估案例，如果DCIS是否会变得侵入性，则不太清楚案例。
“我们迈出了第一步，了解我们应该在诊断DCI时研究细胞的空间组织，现在我们已经开发了一种可扩展的技术。从这里开始，我们确实需要一项前瞻性研究。与医院一起工作并将其一直到诊所将是重要的一步。
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