■新华社的记者Chu Yi说，随着癌症类型的分割和精确医学的持续进展的增加，人工智能（AI）迅速成为肿瘤医学领域的重要技术力量。最近，柏林萨利提学院医院的关键团队和德累斯顿技术大学的关键团队发表了与国际学术杂志自然牧师有关的结果，该杂志介绍了AI在癌症临床诊断中广泛应用的观点。在临床病例中，一些患者访问了医生进行视觉幽灵，发现磁共振（MRI）后颅内区域中怀疑肿瘤。但是，由于敏感肿瘤的位置，传统的活检手术具有很高的风险，并且在许多情况下是医生的困境。对于这种类型的挑战，Sharita大学的医院正在导致研究团队开发了一个被称为SO的CrossN模型，该模型可以通过分析肿瘤细胞的表观遗传特性而在不手术的情况下快速诊断非侵入性癌症。 “在肿瘤细胞中，表观遗传信息独特地变化。基于这些“独特的分子图”，可以鉴定和分类不同类型的肿瘤。”对于某些脑肿瘤，CrossNN模型通过液体样品（例如脑脊液）获得了必要的信息，从而获得了“液体活检”并避免了高风险cranfire。研究人员通过脑脊液分析成功地在临床病例中成功使用了这种方法，并确定了中枢神经系统淋巴瘤的病例。根据研究团队的说法，他们使用大量肿瘤参考数据培训了Crossnn模型，并完成了5,000多个真实样本的验证。研究表明，该模型的精度为诊断脑肿瘤的99.1％。扩展到170多种类型的CANCER，该模型的一般识别精度达到97.8％。这比大多数现有的诊断工具更好。此外，该模型是可解释的，它允许医生跟踪诊断逻辑并提高医疗AI的可靠性。研究人员说，CrossNN模型可用于诊断癌症类型，以帮助提高肿瘤位置不适合活检的癌症诊断的准确性。 TY医院医学主任Sharita Universimartin Krys说，确切的诊断是在日益个性化的发展和癌症治疗的情况下获得有效治疗的先前要求。在另一项研究中，德累斯顿技术学院的一组研究人员与英国和美国的其他德国机构和研究人员合作，建立了一个“医疗人工智能组织”，具有独立的推理能力临床决策。 AI代理将大型语言模型与各种专门的医疗工具相结合。研究人员可以使用MRI分析和计算机断层扫描（CT），病理图像的解释，遗传突变的预测，搜索文献以及肿瘤指南的修订和其他特征，从而为“医学”人的推理提供了全面的推论和整合。为了验证有效性，研究人员设计了20个模拟案例，以使代理商可以独立选择Heroltas，提取重要信息，提供临床诊断和治疗建议，并允许医疗专业人员审查生产结果。结的结果表明，在91％的病例中，AI药物在91％的病例中得出了正确的临床结论，并在超过75％的答案中准确地提到了肿瘤指南。研究人员说，通过介绍特征，例如专业诊断工具和lookinG对于医疗信息，AI的代理将大大减少“ IA的辅助”，这是一种显然合理但基本不正确的响应，从而提高了安全性和可靠性。 “这种类型的AI工具不仅为日常临床决策提供了支持，而且还可以帮助医生及时获得最新的治疗指南，从而帮助他们制定针对癌症患者的最佳个人治疗计划。”研究小组认为，AI代理可以首先进入临床应用。下一步将着重于促进“与人类机器协作的机制”的发展。与此同时，系统的实施优先考虑数据安全和隐私保护。“为了真正解锁AI在未来医疗保健中的可能性，关键是在没有问题的情况下实施它们。在传统的临床过程中。相应的作者雅各布·凯特尔（Jacob Ketel）认为，要成功实施AI的医疗人员，必须系统地培训医疗专业人员，以便与AI有效地工作，同时保持最大的临床决策能力 - 制定临床决策。■新华社Chu Yi的记者说，随着癌症类型的分割和精确医学的持续进展的增加，人工智能（AI）正在成为肿瘤医学领域的快速而不可或缺的一部分。
