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在儿童返回之前捕获脑癌
AI工具比哈佛研究中的传统方法更好地预测了复发风险
来源:哈佛大学报一项新的研究表明，经过培训的AI工具可以分析多次脑部扫描随着时间的流逝，预测其准确性比传统方法更高的小儿癌症患者的复发风险。研究人员希望，结果可以改善称为神经胶质瘤儿童的护理，通常可以治疗，但在复发风险上有所不同。
“许多小儿神经胶质瘤仅通过手术就可以治愈，但是当复发发生时，它们可能是毁灭性的，” Mass Brigham Mass Medicine Program的相应作者本杰明·坎恩（Benjamin Kann）说。 “很难预测谁可能会再次出现，因此患者经常进行磁共振成像的频繁随访多年，这一过程可能会给儿童和家庭带来压力和负担。我们需要更好的工具来识别早期患者重复出现的最高风险。”坎恩还是哈佛医学院的放射肿瘤学助理教授。
本杰明·坎恩 医学中的人工智能计划 辐射肿瘤学系 哈佛医学院研究人员的研究结果来自大众杨百翰，波士顿儿童医院的合作者，达娜·法伯/波士顿儿童癌症和血液疾病中心的研究结果发表在《新英格兰医学杂志》 AI杂志上。
新英格兰医学杂志AI这项研究是由美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）资助的，全国范围内利用机构合作伙伴关系，收集了715名儿科患者的近4,000次MR Scans。为了最大化AI可以从患者的脑部扫描中“学习”的内容，并更准确地预测复发性 - 研究人员采用了一种称为暂时学习的技术，该技术训练该模型以在手术后几个月内从多次脑部扫描中综合发现。
Divyanshu tak