日本已經(jīng)開發(fā)了AI技能來自行獲取與癌癥相關(guān)的知識，成功找到了可提高癌癥復(fù)發(fā)診斷準確性的功能。

可作為術(shù)后癌癥復(fù)發(fā)的預(yù)測指標，有助于個體治療選擇

理化學(xué)研究所于2019年12月18日宣布，已成功找到使用AI自行從病理圖像中獲取有關(guān)癌癥的方法，這種方法無需醫(yī)生的診斷信息，提高了新的癌癥復(fù)發(fā)診斷的準確性。

深度學(xué)習(xí)(目前是AI的主流)需要大量的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，因此需要大量具有醫(yī)生診斷信息的醫(yī)學(xué)圖像。因此，研究小組開發(fā)了一種新的AI技能，該技能可以自動從病理圖像中獲取人類可理解的信息。實際上，當使用每張超過100億像素的前列腺腺病理圖像而沒有醫(yī)生的診斷信息時，AI會自動獲取癌癥的特征并自動對癌癥信息進行詳細分類。在這項技能中發(fā)現(xiàn)的要素中，除了癌癥的診斷標準以外，還包含了專家們也沒有注意到的癌癥領(lǐng)域以外的特征。

檢查這些因素以確認復(fù)發(fā)預(yù)測的性能，發(fā)現(xiàn)預(yù)測復(fù)發(fā)的準確性要高于當前的診斷標準。有望將新開發(fā)的技能用于病理學(xué)家的診斷，以進一步提高癌癥復(fù)發(fā)的預(yù)測準確性。

研究小組指出以下內(nèi)容是對未來的期望：

“為了在醫(yī)學(xué)上不受威脅地使用AI，可以提供醫(yī)生理解的證據(jù)是必不可少的。此外，通過從信息豐富的圖像中提取人類可理解的信息，這項研究的結(jié)果將有助于選擇適合每個人的治療方法，可以作為預(yù)測手術(shù)后癌癥復(fù)發(fā)的高準度方法。此外，它有望為實現(xiàn)可以不受威脅用于醫(yī)療保健的AI做出貢獻，作為解決AI分析基礎(chǔ)的一個步驟?！?/p>

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