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麻省理工學院提前五年預測乳腺癌 降低乳腺癌死亡率

電子工程師 ? 來源:yxw ? 2019-05-10 16:38 ? 次閱讀

乳腺癌已成為全球女性中,發病和死亡均居于首位的惡性腫瘤。據世界衛生組織統計,全球每年新發乳腺癌病例高達120萬左右。

盡管在遺傳學和現代醫學成像技術都取得了重大進展,但大多數乳腺癌患者的診斷仍然不盡如人意。對于大多數乳腺癌患者來說,確診時已經為時已晚。盡早的診斷意味著能有及時的治療,不確定的診斷則意味著要花費更多的醫療費用。因此,乳腺癌的早期發現和早期診斷是一直是乳腺癌研究中的努力方向。

考慮到這一點,麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)和馬薩諸塞州綜合醫院(MGH)的團隊創建新的深度學習模型,該模型可以通過乳房X光檢查中預測患者在未來五年內是否可能發展成乳腺癌。該模型接受了來自60000多名乳腺癌患者的乳房X線照片的已知結果的培訓,學習了乳房組織中惡性腫瘤前兆的細微模式。

雖然,乳房X線照相術已被證明可以降低乳腺癌的死亡率,但仍然存在關于篩查頻率和何時開始的爭論。麻省理工學院教授Regina Barzilay說:“我們可以根據女性患癌癥的風險進行個性化篩選,而不是采取一刀切的方式,醫生可能會建議一組女性每隔一年進行乳房X光檢查,而另一組高危人群可能會進行磁共振成像檢查。”

該團隊的模型在預測風險方面明顯優于現有方法:該模型能夠準確預測最高風險類別中所有癌癥患者中的31%,而傳統模型僅為18%。

乳腺癌的早期發現和早期合理治療,可大大延長患者的生存期。該模型通過預測未來誰會發展成癌癥,將有望在癥狀出現之前挽救生命。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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