人工智能模型可識(shí)別可能發(fā)展為侵襲性癌癥的某些乳腺腫瘤階段

導(dǎo)管原位癌 (DCIS) 是一種癌前腫瘤，有時(shí)會(huì)發(fā)展為高度致命的乳腺癌。它占所有乳腺癌診斷的 25% 左右。

由于臨床醫(yī)生很難確定 DCIS 的類(lèi)型和階段，DCIS 患者經(jīng)常接受過(guò)度治療。為了解決這個(gè)問(wèn)題，麻省理工學(xué)院和蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種 AI 模型，可以從廉價(jià)且易于獲取的乳腺組織圖像中識(shí)別 DCIS 的不同階段。他們的模型表明，組織樣本中細(xì)胞的狀態(tài)和排列對(duì)于確定 DCIS 的階段都很重要。

由于此類(lèi)組織圖像非常容易獲得，研究人員能夠構(gòu)建同類(lèi)中最大的數(shù)據(jù)集之一，并用它來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試他們的模型。當(dāng)他們將其預(yù)測(cè)與病理學(xué)家的結(jié)論進(jìn)行比較時(shí)，他們發(fā)現(xiàn)在許多情況下存在明顯的一致性。

將來(lái)，該模型可以作為一種工具，幫助臨床醫(yī)生簡(jiǎn)化簡(jiǎn)單病例的診斷，而無(wú)需進(jìn)行勞動(dòng)密集型測(cè)試，從而讓他們有更多時(shí)間評(píng)估那些不太清楚 DCIS 是否會(huì)變得具有侵襲性的病例。

“我們邁出了第一步，認(rèn)識(shí)到在診斷 DCIS 時(shí)應(yīng)該關(guān)注細(xì)胞的空間組織，現(xiàn)在我們已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種可擴(kuò)展的技術(shù)。從這里開(kāi)始，我們真的需要一項(xiàng)前瞻性研究。與醫(yī)院合作并將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于臨床將是向前邁出的重要一步，”電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系 (EECS) 和數(shù)據(jù)、系統(tǒng)和社會(huì)研究所 (IDSS) 教授 Caroline Uhler 表示。

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