美国东北大学的研究团队成功开发出一款基于网络的人工智能 (AI) 系统，用于检测乳腺癌。该系统在诊断中的准确率惊人地达到了 99.72%，其相关研究论文已发表于最新一期的《癌症》杂志。
该团队开发了一个集成的深度学习模型，该模型能够整合利用其他各种不同的模型来提高诊断的准确性并减少误差。随后，他们利用公开的数据库，包括癌症组织病理学数据库 (BCHD) 中储存的恶性和良性乳腺组织图像，对这些模型进行训练。
研究团队表示，他们新开发的 AI 系统能够查看高分辨率图像，并从历史数据中学习如何识别癌症并进行诊断。该系统在活检中几乎不会错过任何肿瘤，并且在连续诊断多人后也能保持稳定的性能，不会因疲劳而影响准确性。理想情况下，该系统不仅能帮助医生更快、更准确地识别患者，而且还有助于催生新的 AI 模型，用于诊断那些缺乏患者数据的罕见癌症。
值得注意的是，该团队今年初曾推出过一款能够更快、更准确地诊断出前列腺癌的 AI 工具。他们希望在这些系统的基础上，创建一个更大的系统，让医生能够借助这些创新的 AI 技术诊断出一系列癌症。研究人员表示，新工具将“重新定义数字病理学”。
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