新的人工智能模型可检测出 90% 的淋巴癌病例

近年来，利用人工智能进行的医学图像分析发展迅速。现在，迄今为止最大规模的研究之一是利用人工智能辅助图像分析淋巴瘤(淋巴系统癌症)进行的。瑞典查尔姆斯理工大学的研究人员开发了一种计算机模型，可以成功发现 90% 病例中的淋巴结癌迹象。

正在开发用于解释医学图像的新计算机辅助方法，以适应各种医疗状况。他们可以通过提供第二意见或对哪些患者最快需要治疗进行排名来减少放射科医生的工作量。

“用于解释医学图像的基于人工智能的计算机系统还可以让患者获得相同的专业知识，并能够在合理的时间内审查他们的图像，无论他们在哪家医院，也有助于提高医疗保健的平等性。人工智能系统可以获取更多信息，也使得放射科医生很少看到图像的罕见疾病变得更容易。”查尔姆斯理工大学电气工程系副教授 Ida Häggström 说。

她与哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院和萨尔格伦斯卡大学医院密切合作，参与了癌症领域以及心血管疾病、中风和骨质疏松症等许多其他医疗领域的医学成像的开发。

追踪淋巴系统癌症的大型研究

Häggström 与纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心等机构的临床活跃研究人员一起开发了一种计算机模型，该模型在《柳叶刀数字健康》上发表了一篇题为“[18F]氟脱氧葡萄糖-PET-的深度学习”的论文。淋巴瘤患者的 CT 分型：双中心回顾性分析。”

“基于 5,000 多名淋巴瘤患者的 17,000 多张图像，我们创建了一个学习系统，其中的计算机经过训练可以发现淋巴系统中癌症的视觉迹象，”Häggström 说。