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借助AI早筛诊断系统，能够将卵巢癌患者的生存率提升多少

来自伦敦帝国理工学院和澳大利亚墨尔本大学的国际研究团队，刚刚展示了他们打造的一套新型人工智能（AI）系统。

与现有的常规医疗手段相比，其声称能够更加有效地预测卵巢癌，从而大幅提升患者的存活率。

研究一作 Eric Aboagye 解释称：“尽管学界已经在癌症治疗方面取得了不错的进展，但晚期卵巢癌患者的长期存活率依然很低”。

【伦敦帝国理工学院，癌症药理学与分子成像教授 Eric Aboagye】

早期筛查的预测精准度，是应对这类疾病的最大挑战，目前卵巢癌患者的五年存活率约为 40％ 。

通常医生会采用包括 CT 扫描和血液检查在内的多种常规检测手段，其中 CT 扫描医生的后续治疗决策，提供了相当重要的指导。

这套全新的 AI 工具，旨在为医生们提供更好的诊断指导，让特定患者可以得到最佳的治疗。

据悉，研究人员们借助机器学习算法，对 AI 进行了专项训练 —— 分析来自 364 名女性的 10 年 CT 扫描和组织样本数据。

系统会评估肿瘤的四种特征 —— 结构、形状、大小、以及基因组成 —— 然后为每位患者预测放射性预后载体（RPV）的危害等级。

RPV 评分越高，意味着存活率越低。研究发现，那些得分偏高的受试者，对化疗的疗效反应较差，两年内死于癌症的可能性有所增加。

【研究配图 - 1：计算机断层扫描图像】

总体而言，与传统诊断方法相比，该系统在预测患者存活率方面的准确度，前者的四倍左右。论文合著者 Andrea Rockall 表示：

AI 有望改变医疗保健行业的运转方式，并改善患者的治疗效果，我们的软件就是一个积极的例子。

我们希望它可以作为一种工具，帮助临床医生最好地掌握卵巢癌患者的疾病发展和治疗进程。

当然，在大范围推广之前，其需要在更大规模的患者群体中验证该系统的功效。研究人员称，其能够在几分钟内，完成患者的数据集分析、并给出 RPV 评分。

【研究配图 - 2：上皮性卵巢癌的预后和分子表型】

有关这项研究的详情，已经发表在今日出版的《自然·通讯》（Nature Communications）期刊上。原标题为：

《A mathematical-descriptor of tumor-mesoscopic-structure from computed-tomography images annotates prognostic- and molecular-phenotypes of epithelial ovarian cancer》

科学家开发的全新AI血液测试如何被用于发现肺癌症状

美国的一组科学家开发了一种血液测试，该血液测试使用机器学习来寻找肺癌的明显症状。该系统仍处于开发初期，最终可以取代CT扫描，作为可疑肺癌患者的一线筛查手段。该测试寻找在人体血液中循环的肿瘤DNA，并且比通常用于诊断肺癌的CT扫描便宜得多。它尚未准备好在广泛的基础上使用，但这项研究令人难以置信，有望成为对抗最致命的一种癌症的有力武器。

医学研究人员和医生已经知道，患者血液中循环的癌症DNA可以作为诊断疾病的工具。但是，要求医疗技术人员寻找那些通过血液流过的微小癌症斑点是不现实的。另一方面，人工智能可以比人类更容易地完成这项工作。

在他们的早期测试中，研究人员发现他们的新系统能够在63％的患有肺癌的患者中识别出1期肺癌。这意味着它仍然在大约三分之一的接受检查的癌症中漏诊了癌症。这听起来可能是不可接受的，而且CT扫描通常会受到误报的困扰，但通常更准确。但是，对于这种新形式的测试而言，这可能不会破坏交易。

由于CT扫描的高昂费用，很多潜在的肺癌患者根本无法接受检查，这使他们在以后被诊断为更晚期癌症的风险更高。可以在血液中发现癌症DNA的血液测试可能是一种容易筛选的方法，可以挽救大量生命。

开发该系统的科学家认为，以这种方式使用该系统每年可以延长多达1200人的生命。此外，有可能对系统进行修改以寻找其他类型的癌症。这是癌症筛查的潜在革命性发展，但要等到看到这些选择在全美乃至世界各地的医院和诊所中出现之前，尚需时日。

ai放射影像什么意思

"AI放射影像"，顾名思义，是指充分利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势。将其应用在医学放射领域，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。

当下，AI医疗放射流程主要包括底层数据处理、影像筛查、智能决策三阶段， 即通过精准的疾病预测模型，进行各种因子及数据的分析处理，应用AI医疗影像，对病原细胞分类，提高筛查效率和质量，以此来协助医生在就诊时提供最好的诊断和治疗建议。

ai筛查如何应用到市场中

根据目前市场的情况，人工智能的应用于市场已经相当广泛。

1.应用于糖尿病筛查。

2.应用于癌症筛查。

3应用于虚假新闻筛查。

4应用于肺结节筛查。

5应用于心脑血管疾病筛查。

我相信在不久的将来，人工智能应用于市场将非常广阔。人工智能产业链分为基础层、技术层以及应用层。基础层为人工智能提供基础服务，包括人工智能芯片、人工智能训练算法框架、数据库等;技术曾包括语音识别、图像识别、语意理解等;应用层则是具体将人工智能技术应用到各行业(安防、教育、金融、工业、医疗等)。美国一直是AI的全球领导者，特朗普政府将确保国家始终在AI方面保持领先地位。而中国希望按照计划在2030年发展成为人工智能领域的世界领导者，且核心产业规模超过1万亿元。中美AI竞争持续进行中。中国人工智能水平距离美国还有不小的差距，企业数量、融资总量、团队规模等大约只有美国的50%左右。

以智能机器人为代表的人工智能技术是当代高端智能装备和高新技术的突出代表，对制造业的发展至关重要，是衡量一个国家制造业水平和核心竞争力的重要标志。目前，世界上主要发达国家均将机器人作为重点发展领域，增强本国在国际制造业中的竞争力。

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